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녹내장 진단에 딥러닝 기법을 활용한 데이터 기반 진단

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2023-11-21 11:18:43938검색

녹내장 진단에 딥러닝 기법을 활용한 데이터 기반 진단

녹내장은 전 세계 많은 사람들의 회복 불가능한 실명을 초래하는 주요 원인 중 하나입니다. 녹내장은 눈과 뇌의 시신경 사이의 연결을 손상시켜 심한 경우 시력 상실로 이어질 수 있는 일련의 안과 질환을 가리키는 포괄적인 용어입니다. Brian Holton Vision Institute의 실명 및 원시 장애의 글로벌 원인에 대한 체계적인 검토 및 심층 분석에 따르면 녹내장은 세계에서 실명의 두 번째 주요 원인이 되었습니다

전 세계적으로 약 7,600만 명이 이 질병을 겪을 것으로 추정됩니다. 녹내장은 2020년에 발생합니다. 이 숫자는 2040년에는 1억 1,180만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다. 녹내장의 유병률 증가는 의료 시스템과 개별 환자에게 상당한 경제적 영향을 미칠 것입니다. 불행하게도 전통적인 녹내장 진단 및 검출 기술은 임상 실습에서 상당한 한계를 가지고 있습니다. 하지만 헬스케어 분야에서 인공지능(AI)과 딥러닝(DL) 알고리즘을 활용하면 녹내장 진단 및 검진의 향상이 기대됩니다

인공지능은 안질환 진단에 어떻게 기여하나요?

중국 난징의과대학 연구팀은 최근 발표한 논문에서 인공지능과 딥러닝 기반 알고리즘을 활용해 안과질환을 진단하는 과정을 자세히 설명하고 도식화했다.

녹내장 진단에 딥러닝 기법을 활용한 데이터 기반 진단

구축 및 평가 과정을 설명 딥러닝 모델 흐름도.

일반적으로 AI 기술을 사용해 녹내장을 진단하려면 시신경유두 사진, 시야, 안압 등 다양한 데이터를 세심하게 처리해야 합니다. 알고리즘은 노이즈, 아티팩트 및 관련 없는 정보를 제거하여 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하는 동시에 녹내장과 관련된 고유한 특성 및 패턴을 학습하도록 모델을 교육합니다. 유효성을 보장하기 위해 검증 단계에서 엄격한 테스트를 거칩니다. 일단 성공하면 전체 프로토콜은 임상 진단에 실제 적용 가능성을 탐색하기 위해 후속 테스트에서 추가로 평가됩니다.

이 알고리즘이 최종적으로 임상에 적용될 수 있다면 미래의 임상의들은 환자의 시신경유두 사진, 시야, 안압 판독값 등의 지표를 수집하고, 전처리 후 알고리즘을 활용하여 녹내장 병변을 진단하게 될 것입니다

딥러닝 녹내장 진단에서의 역할

녹내장 진단에서 딥러닝의 중요한 역할은 녹내장에 걸린 눈과 건강한 눈을 선별하여 구별하는 것입니다. 안저 사진을 사용하여 훈련된 딥 러닝 모델은 망막 신경 섬유층 이상을 포함하여 녹내장과 일치하는 안저 병변을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 녹내장을 조기에 진단하고 시각 장애의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.

또한 OCT(광간섭단층촬영) 데이터를 사용하여 딥 러닝 알고리즘을 훈련하여 시간 경과에 따른 녹내장 유발 미세 구조 변화의 진행을 감지하고 추적할 수 있습니다. 노스캐롤라이나주 웨이크 포레스트 의과대학 연구에 따르면 녹내장 증상을 조기에 식별하는 데 있어 스트리밍 학습 알고리즘의 정확도가 수동 또는 자동 분할 방법을 능가한다는 사실이 실험에서 입증되었습니다.

호주 시드니의 한 연구팀도 연구를 통해 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 딥러닝 기술은 시신경두(ONH) 너머의 안저 영상 영역에서 녹내장 병변을 감지할 수 있습니다. 즉, 딥러닝은 컴퓨터를 이용한 녹내장 검사 및 진단에 광범위한 임상 적용이 가능하다는 광범위한 전망을 갖고 있습니다. 또한 이 기술은 망막에 대한 포괄적인 평가를 제공하여 임상의가 눈에 띄지 않을 수 있는 녹내장의 다양한 초기 징후를 감지하는 데 도움을 줍니다.

진단에서 인공 지능과 딥 러닝의 장점

듀크 대학의 듀크 안과 센터에서는 녹내장 진단을 위해 정교한 딥 러닝 알고리즘을 사용하는 것의 이점을 검토합니다. 그들은 이러한 알고리즘이 기존 방법보다 훨씬 빠르게 질병을 진단할 수 있어 효율성이 크게 향상되고 치료 속도가 빨라진다는 사실을 발견했습니다. 또한, 이러한 알고리즘은 기존 방법보다 더 정확하여 조기 발견 및 개입이 가능하여 질병의 진행을 효과적으로 예방할 수 있습니다. 이 모든 것이 환자 결과를 개선하고 후속 치료로 인해 발생하는 관련 의료 비용을 절감할 것입니다.

딥 러닝 알고리즘은 특히 안과 의사에게 접근할 수 없는 외딴 지역에 거주하는 사람들의 의료 서비스 범위를 확장하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 알고리즘은 이러한 환자들이 시기적절하고 정확한 진단 서비스를 받고, 진단 및 치료 결과를 개선하며, 의료 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 이러한 알고리즘은 전 세계 사람들에게 안과 진료를 더욱 공평하게 만들 것입니다

또한 의료 전문가는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 진단 변동에 대한 제어를 극대화하고 보다 신뢰할 수 있고 정확한 평가 결과를 제공할 수도 있습니다. 이는 환자 치료 결과를 개선하는 동시에 의료 진단의 정확성에 대한 신뢰도를 높이는 데 도움이 됩니다.

임상 실습에서 딥러닝 도입의 과제

실험에서 좋은 결과가 나왔지만, 임상 실습에서 딥러닝 알고리즘을 사용하여 녹내장을 진단하려면 여전히 해결해야 할 일련의 실질적인 과제가 있습니다

Rewriter 콘텐츠: 주요 핵심 과제 중 하나는 알고리즘 훈련에 사용되는 데이터 세트를 표준화하는 것입니다. 연구기관과 의료기관마다 사용하는 데이터 수집 기술과 형식에는 큰 차이가 있는 경우가 많기 때문에 녹내장 진단 알고리즘 훈련을 위해 특별히 표준화된 데이터 세트가 확립되어야 합니다

데이터 표준화 이외의 문제에 대해서는 또 다른 큰 과제는 어떻게 보장할 것인가입니다. 의료 서비스 제공자는 이러한 알고리즘을 쉽게 채택할 수 있습니다. 녹내장 탐지에 대한 큰 잠재력에도 불구하고 알고리즘 자체는 배포 및 사용이 복잡한 경우가 많으며 모든 의료 전문가, 특히 원격 또는 서비스가 부족한 지역에 있는 전문가에게 적합하지 않습니다. 따라서 다양한 배경과 위치의 의료 서비스 제공자가 딥 러닝 알고리즘을 효과적으로 사용하여 녹내장으로 고통받는 대상 고객을 성공적으로 감지할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스와 도구를 개발해야 합니다

환자에게 밝은 미래를 제공

의 미래 녹내장은 전 세계적으로 실명과 장애를 일으키는 중요한 질병입니다. 향후 몇 년 동안 그 유병률은 더욱 증가할 것이며 의료 시스템과 개별 환자에게 큰 영향을 미칠 것입니다. 이에 의료분야에서 AI와 딥러닝 알고리즘의 개발과 대중화는 녹내장의 진단 효율성과 검출 정확도를 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이러한 알고리즘은 더 빠르고 신뢰할 수 있는 진단 결론을 제공하고, 서비스가 부족한 인구의 진단 및 치료 자원에 대한 접근성을 향상시키며, 진단 결과의 큰 변동을 줄일 수 있습니다.

딥 러닝 알고리즘이 임상 녹내장 감지에 널리 사용되기 전에 먼저 일련의 실제 문제를 해결해야 합니다. 과제 중 하나는 데이터 표준화에 초점을 맞추는 것이고, 또 다른 하나는 서비스 접근성을 향상시키는 것입니다. 이러한 문제를 적절하게 해결할 수 있는 한, 딥러닝 알고리즘은 임상 실습에 광범위하고 정확하게 적용되어 녹내장 조기 발견 및 치료의 길을 열 것으로 기대됩니다

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