가톨릭대 여의도 성모병원, 마이봄샘 영상 판독하는 딥러닝 모델 개발

황호식 교수 여의도 성모병원

황호식 가톨릭대 여의도성모병원 교수 연구팀이 마이봄샘 영상을 판독하는 기술을 개발해 정확도를 입증하는 데 성공했다.

마이봄샘은 눈꺼풀에 있는 피지샘의 일종이다. 안구 표면에 마이봄이라는 기름을 분비하며 눈물막에 지질층을 형성한다. 이 지질층이 눈물 증발을 막아주는데, 마이봄샘이 막히거나 소실돼 기름이 분비되지 않으면 증발형 안구건조증이 나타난다. 마이봄샘 기능 장애는 안구건조증의 대표적인 원인이다.

황 교수 연구팀은 여의도 성모병원이 보유한 마이봄샘 영상 빅데이터와 광주과학기술원의 딥러닝 기술을 활용해 마이봄샘 소실 정도를 정량적으로 분석해냈다. 마이봄생 사진 1000장에서 눈꺼풀 영역과 마이봄샘 영역을 표기한 후, 안구건조증 전문의들이 마이봄샘 소실 점수를 매겼다. 이 중 800장을 광주과학기술원의 딥러닝 모델로 학습시킨 후, 딥러닝과 전문의 판독 결과를 비교 분석했다. 그 결과 마이봄샘 소실 정도의 검증 정확도에서 딥러닝 모델과 전문의 판독은 각각 73.01%, 53.44%로 딥러닝이 우세했다.

황 교수는 “마이봄샘 영상을 촬영하는 장비의 데이터를 이용해 딥러닝 모델을 만들었기 때문에 곧바로 의료기기에 적용해 안구건조증 진단과 치료에 응용할 수 있다”며 “임상 효용성을 평가하기 위한 전향적 연구 및 첨단 의료기기 상용화를 목표로 공동연구를 계속하겠다”고 했다.

한재영 기자 jyhan@hankyung.com