스마일, 라식수술 등 시력교정술 전 각막확장증 질환의 정확한 판별이 가능한 인공지능(AI) 알고리즘이 개발됐다.
한국을 포함한 유럽, 북미, 아시아 14개국의 안과의사 52명이 공동으로 '각막 단층 생체역학 지수'(TBI; Tomographic-biomechanical index)를 이용해 각막확장증 판별의 정확도를 높인 AI 알고리즘(TBI v2) 개발에 성공했다. 해당 연구 논문은 지난 19일 SCI 안과학저널 AJO(American Journal of Ophthalmology)에 게재돼 학술적 가치를 인정받았다. 이 연구가 글로벌 단위로 진행된 이유는 인종별로 다른 각막 특성을 반영하기 위해서다. 한국, 브라질, 미국, 독일, 이탈리아, 스위스, 중국, 일본, 포르투갈, 인도, 홍콩, 영국, 이란 총 14개국의 의료진들이 참여한 가운데, 이번 'TBI v2' 연구에도 TBI 최초 개발에 참여한 아이리움안과 강성용 원장이 한국에서 유일하게 연구에 참여했다.
강 원장을 비롯해 생체역학분야의 대가, 레나토 암브로시오(브라질 리오대), 신시아 로버츠(미국 오하이오주립대), 파올로 빈시궤라(이탈리아 밀라노대), 토마스 코넨(독일 프랑크 프루트대) 등 안과학 권위자들이 수년째 연구에 공을 들여왔다.
이번 글로벌 연구에서는 정상환자와 원추각막환자, 각막 비대칭이 심한 각막확장증 등 총 3886안(3412명) 대해 펜타캠(Pentacam)과 코르비스 ST 검사를 시행했다. 연구진은 각막확장증 판별 시 정확도를 강화하기 위해 Scheimpflug 기반 각막 단층촬영과 생체역학적 평가의 매개변수를 결합한 인공지능(AI) 알고리즘 최적화를 진행해, 그 결과로, 10배 교차 검증을 사용하는 156개 tree에서 18가지 특징으로 개발된 새로운 novel random forest 알고리즘(TBI v2)을 개발했다.
이로써 AI 최적화에 따라 다양한 비대칭각막 그룹에서 각막화장증 민감도를 특징짓는 각막확장증 진단의 정확도를 향상시켜, 각막이 매우 비대칭인 일부 환자들이 실제로 각막확장증일 가능성을 미리 발견할 수 있게 됐다.
강성용 원장은 "각막확장증(원추각막) 발생 위험은 시력교정술을 결정하는 중요한 안전지표로, 3차원 각막단층구조와 4차원 각막강성도를 통합 분석하는 알고리즘의 최적화로 잠재된 질환의 위험 징후를 더욱 정확하게 감별할 수 있다"며 "각막 상피 두께 또는 다른 매개 변수를 포함한 추가적인 데이터를 고려한 머신러닝을 통해 잠재된 원추각막과 각막확장증의 정확한 진단을 지속적으로 향상시킬 것"이라고 말했다.
한편, 아이리움안과는 이번 논문 등재로 61번째 SCI 논문을 발표했다.
한국을 포함한 유럽, 북미, 아시아 14개국의 안과의사 52명이 공동으로 '각막 단층 생체역학 지수'(TBI; Tomographic-biomechanical index)를 이용해 각막확장증 판별의 정확도를 높인 AI 알고리즘(TBI v2) 개발에 성공했다. 해당 연구 논문은 지난 19일 SCI 안과학저널 AJO(American Journal of Ophthalmology)에 게재돼 학술적 가치를 인정받았다. 이 연구가 글로벌 단위로 진행된 이유는 인종별로 다른 각막 특성을 반영하기 위해서다. 한국, 브라질, 미국, 독일, 이탈리아, 스위스, 중국, 일본, 포르투갈, 인도, 홍콩, 영국, 이란 총 14개국의 의료진들이 참여한 가운데, 이번 'TBI v2' 연구에도 TBI 최초 개발에 참여한 아이리움안과 강성용 원장이 한국에서 유일하게 연구에 참여했다.
강 원장을 비롯해 생체역학분야의 대가, 레나토 암브로시오(브라질 리오대), 신시아 로버츠(미국 오하이오주립대), 파올로 빈시궤라(이탈리아 밀라노대), 토마스 코넨(독일 프랑크 프루트대) 등 안과학 권위자들이 수년째 연구에 공을 들여왔다.
이번 글로벌 연구에서는 정상환자와 원추각막환자, 각막 비대칭이 심한 각막확장증 등 총 3886안(3412명) 대해 펜타캠(Pentacam)과 코르비스 ST 검사를 시행했다. 연구진은 각막확장증 판별 시 정확도를 강화하기 위해 Scheimpflug 기반 각막 단층촬영과 생체역학적 평가의 매개변수를 결합한 인공지능(AI) 알고리즘 최적화를 진행해, 그 결과로, 10배 교차 검증을 사용하는 156개 tree에서 18가지 특징으로 개발된 새로운 novel random forest 알고리즘(TBI v2)을 개발했다.
이로써 AI 최적화에 따라 다양한 비대칭각막 그룹에서 각막화장증 민감도를 특징짓는 각막확장증 진단의 정확도를 향상시켜, 각막이 매우 비대칭인 일부 환자들이 실제로 각막확장증일 가능성을 미리 발견할 수 있게 됐다.
강성용 원장은 "각막확장증(원추각막) 발생 위험은 시력교정술을 결정하는 중요한 안전지표로, 3차원 각막단층구조와 4차원 각막강성도를 통합 분석하는 알고리즘의 최적화로 잠재된 질환의 위험 징후를 더욱 정확하게 감별할 수 있다"며 "각막 상피 두께 또는 다른 매개 변수를 포함한 추가적인 데이터를 고려한 머신러닝을 통해 잠재된 원추각막과 각막확장증의 정확한 진단을 지속적으로 향상시킬 것"이라고 말했다.
한편, 아이리움안과는 이번 논문 등재로 61번째 SCI 논문을 발표했다.
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