최근 아시아-태평양 안과학 저널에 발표된 포지션 페이퍼는 인공지능(AI)이 안과학에서 가지는 혁신적인 잠재력을 탐구함. 이 연구는 라마 알-아스와드 교수와 펜 공대, 펜 의대, 미시간 대학교 켈로그 안과 센터, 예루살렘 세인트 존 안과 병원, 경상국립대학교 의과대학의 연구자들이 협력하여 진행함.
안저 촬영을 통해 눈 뒤쪽의 망막을 시각화할 수 있게 되면서, AI가 전신 질병 바이오마커를 제공할 수 있는 가능성이 현실로 다가옴. 충분한 양과 질의 안저 이미지가 확보되면, AI 시스템을 훈련시켜 고혈당의 중요한 지표인 HbA1c 수치를 감지할 수 있음. 이는 전통적으로 혈액 검사를 통해 얻는 수치로, 당뇨병 및 심혈관 질환의 위험을 나타냄. 이 과정은 안구 유전체학의 발전을 활용하여 안과 바이오마커를 연구하고 전신 건강에 대한 통찰을 얻는 것임.
그들의 원고 제목은 "심혈관 위험 요소를 위한 안구 유전체학 인공지능 개발: HbA1c 평가를 위한 안저 유전체학의 사례 연구 및 임상 의사들을 위한 관련 고려사항"임. 이 다기관 팀은 안구 유전체학의 잠재력을 탐구하고, 인공지능이 안과 치료를 통해 전신 건강을 향상시킬 수 있는 시대에 임상 의사들이 고려해야 할 주제를 강조함.
그들의 논의는 안저 이미지를 기반으로 HbA1c 수치를 예측하기 위해 AI 모델을 훈련시킨 파일럿 연구의 초기 결과로 뒷받침됨. 이 연구는 AI 모델의 크기와 구조, 당뇨병의 존재, 환자 인구 통계(나이 및 성별)와 같은 다양한 요소가 AI 성능에 미치는 영향을 평가함.
연구에서 관찰된 것 중 하나는, 주로 노인 환자들로 구성된 편향된 훈련 샘플이 안구 유전체학 모델의 성능을 저하시킬 수 있다는 것임. 사례 연구의 결과는 심혈관 위험 요소를 평가하기 위한 신뢰할 수 있는 AI 모델 개발의 중요성을 강조하며, 임상 도입 전에 극복해야 할 도전과제와 문제를 다룸. AI를 활용하여 망막 이미지를 분석함으로써 심혈관 위험 평가를 수행하는 것은 조기 질병 발견의 중요한 격차를 메우는 것을 목표로 함. 이 방법은 위험에 처한 개인을 식별하는 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 당뇨병과 같은 만성 질환 관리 방식을 혁신할 가능성을 지님.
이러한 발전이 약속을 지니고 있지만, 임상 의사와 연구자들이 이러한 기술을 책임감 있게 개발하고 활용하는 것이 중요하다고 강조함. 이는 결국 환자 치료에 가장 큰 혜택을 줄 것임. 우리의 협력은 이 혁신적인 기술을 책임감 있게 활용하여 환자에게 이익을 줄 수 있는 방법을 더 깊이 이해하기 위한 것임. 이는 의료와 공학이 함께 협력하여 환자 치료를 위한 책임 있는 AI를 향해 나아가는 협력의 증거임. 이 협력은 혁신적인 AI 응용 프로그램을 통해 의료를 발전시키려는 깊은 헌신을 반영함. 우리의 전문성을 결합함으로써 환자 치료와 장기 건강 문제 관리에서 중요한 개선을 위한 길을 열어가고 있음.
