근시는 특히 어린이들 사이에서 증가하고 있음.
전문가들은 2050년까지 전 세계 인구의 약 50%가 근시에 영향을 받을 것으로 예측하고 있음. 연구자들은 '근거리 작업'의 증가, 즉 전화기와 화면과 같은 가까운 물체와의 상호작용이 부분적으로 원인이라고 믿고 있음.
많은 사람들에게 멀리 있는 물체를 보는 데 어려움은 안경이나 콘택트렌즈로 쉽게 관리할 수 있지만, 다른 사람들에게는 이것이 근시 황반병이라는 훨씬 더 심각한 상태로 발전함.
애리조나 주립대학교의 컴퓨팅 및 증강 지능 학교의 연구팀이 이 질병을 보다 효과적으로 스크리닝하기 위해 인공지능(AI)의 힘을 활용한 새로운 진단 도구를 개발하고 있음. 그들은 최근 JAMA Ophthalmology라는 동료 검토 연구 저널에 그들의 연구 결과를 발표함.
근시 황반병은 눈의 일부가 늘어나고 손상될 때 발생함. 시간이 지남에 따라 눈의 형태가 구형에서 축구공처럼 길어짐. 이렇게 되면 시력이 왜곡됨.
이 심각한 상태는 심각한 시력 손실 또는 실명의 주요 원인임. 2015년, 근시 황반병은 1천만 명에게 시각 장애를 초래함. 상황이 바뀌지 않으면 2050년까지 5천5백만 명 이상이 시력 손실을 겪고 약 1천8백만 명이 이 질병으로 인해 실명할 것으로 예측됨.
근시 황반병은 되돌릴 수 없기 때문에 전문가들은 조기에 개입하고자 함. 가능한 한 빨리 이 상태를 발견하면 건강 결과를 개선할 수 있으며, 특히 어린이와 관련된 긴급한 목표임. 안과 의사들은 질병의 진행을 늦추기 위해 특별한 콘택트렌즈나 안약을 처방할 수 있음.
Yalin Wang, 컴퓨터 과학 및 공학의 풀턴 학교 교수는 기술 혁신이 중요한 해결책을 제공할 수 있다고 말함.
AI는 질병의 초기 단계에서 진단 정확성을 개선하기 위해 글로벌 지식을 활용하는 혁명을 가져오고 있음. 이러한 발전은 의료 비용을 줄이고 전체 사회의 삶의 질을 향상시킬 것임.
이러한 필요에 대응하여, 의료 이미지 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 개입(MICCAI) 사회는 2023년에 도전 과제를 발표함. 이 전문 조직은 생물 의학 연구에서 혁신을 촉진하기 위해 전문가들에게 망막 이미지에 대한 컴퓨터 보조 스크리닝 시스템을 개선할 것을 요청함.
현재 근시 황반병은 반사된 빛을 사용하여 눈 뒤쪽의 사진을 생성하는 광학 단층 촬영 스캔을 사용하여 진단됨. 이러한 스캔은 종종 안과 의사가 수동으로 검사하며, 이는 전문적인 경험이 필요한 시간 소모적인 과정임.
Wang과 그의 팀은 이 도전에 응답함. 연구자들은 MICCAI 도전의 수상자 중 하나임.
작업의 첫 번째 부분에서 Wang과 그의 팀은 근시 황반병의 분류를 다룸. 이 질병은 심각도를 설명하는 다섯 가지 분류가 있음. 올바른 수준을 결정하는 것은 안과 의사들이 환자에게 보다 맞춤화된 효과적인 솔루션을 제공하는 데 도움이 됨.
풀턴 학교 연구자들은 NN-MobileNet이라는 새로운 AI 알고리즘을 생성함. 이 컴퓨터 프로그램이 작업을 수행하기 위해 따르는 지침 세트는 소프트웨어가 망막 이미지를 보다 효과적으로 스캔하고 근시 황반병의 올바른 분류를 예측하는 데 도움을 주도록 설계됨.
다음으로 팀은 망막 스캔에서 구형 등가를 예측하기 위해 딥 뉴럴 네트워크라는 AI 유형을 사용하는 과학 공동체의 노력에 주목함. 구형 등가는 의사가 안경이나 콘택트렌즈를 처방할 때 필요한 눈의 굴절 오류 추정치임. 딥 뉴럴 네트워크에서 연구자들은 컴퓨터에게 방대한 데이터 세트를 분석하고 AI 기반 알고리즘을 적용하여 유용한 결론을 도출하도록 요청함.
구형 등가의 보다 정확한 측정으로 의사들은 보다 정확한 치료 권장 사항을 제시할 수 있음. 그래서 Wang과 팀은 데이터 품질과 관련성에 초점을 맞춘 새로운 알고리즘을 개발함. 그들의 새로운 망막 이미지 분석 모델은 뛰어난 결과를 달성하면서 필요한 컴퓨팅 파워를 최소화함. 이 연구 결과도 JAMA Ophthalmology에 발표됨.
마지막으로 Wang은 MICCAI 도전에서 다른 수상 팀과 협력하여 9월에 발표된 세 번째 연구 논문을 공동 저술함. 전 세계 대학의 연구자들은 그들의 도전 결과를 공개하여 근시 황반병의 조기 및 효과적인 진단과 전 세계 사람들의 건강 관리 결과 개선을 위한 추가 발전과 발견을 촉진함.
Wang은 자신의 작업 뒤에 있는 동기 중 하나가 건강 불균형을 해결하는 것이라고 설명함.
"농촌 지역에 사는 사람들은 정교한 이미징 장치에 접근하고 의사를 만나는 것이 어렵다"고 말함. "AI 기반 기술이 사용 가능해지면 개발도상국을 포함한 전 세계 인구의 삶의 질이 크게 향상될 것임."
컴퓨팅 및 증강 지능 학교의 Ross Maciejewski는 Wang의 프로젝트가 의료 분야에서 교수진이 수행하는 훌륭한 작업의 중요한 예라고 말함.
"근시와 근시 황반병이 증가하고 있으므로 시력 손실을 예방하고 의료 전문가들이 환자에게 최상의 치료 옵션을 제공할 수 있도록 해결책이 필요함"이라고 Maciejewski는 말함. "Yalin Wang의 혁신적인 연구는 이 심각한 의료 문제를 해결하기 위한 인공지능의 원칙 있는 사용임."
