안과 전문의들은 인공지능이 감염성 각막염(IK) 진단에 도움을 줄 수 있을 것으로 보임. 이는 세계적으로 각막 실명의 주요 원인으로, 새로운 연구에서 딥러닝 모델이 감염을 식별하는 데 유사한 정확도를 보였음.
버밍엄 대학교의 다렌 팅 박사가 이끄는 글로벌 연구팀이 발표한 메타 분석 연구에 따르면, 35개의 연구를 검토하여 딥러닝(DL) 모델을 사용해 감염성 각막염을 진단한 결과를 분석했음.
연구에서 AI 모델은 안과 의사의 진단 정확도와 일치했으며, 민감도는 89.2%, 특이도는 93.2%로 나타났음. 반면 안과 의사는 민감도 82.2%, 특이도 89.6%를 기록했음.
연구에 사용된 모델은 136,000개 이상의 각막 이미지를 분석했으며, 저자들은 이 결과가 임상 환경에서 인공지능의 잠재적 사용을 더욱 입증한다고 말했음.
다렌 팅 박사는 "우리 연구는 AI가 빠르고 신뢰할 수 있는 진단을 제공할 수 있는 잠재력을 보여주며, 이는 전 세계적으로 각막 감염 관리 방식을 혁신할 수 있음"이라고 언급했음. 이는 전문 안과 치료 접근이 제한된 지역에서 특히 유망하며, 예방 가능한 실명의 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있음.
AI 모델은 또한 건강한 눈과 감염된 각막, 그리고 세균 또는 곰팡이 감염과 같은 IK의 다양한 원인을 구별하는 데 효과적임을 입증했음.
이러한 결과는 의료 분야에서 DL의 잠재력을 강조하지만, 연구 저자들은 임상 사용을 위한 모델의 신뢰성을 높이기 위해 더 다양한 데이터와 외부 검증이 필요하다고 강조했음.
감염성 각막염은 각막의 염증으로, 특히 전문 안과 치료 접근이 제한된 저소득 및 중간 소득 국가에서 수백만 명에게 영향을 미침. AI 기술이 계속 발전하고 의학에서 중요한 역할을 하게 되면, 곧 전 세계적으로 각막 실명을 예방하는 주요 도구가 될 수 있을 것임.
