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망막 사진으로 치매 위험 예측…서울대병원, AI 모델 개발

김효경 기자 (hyogg33@dailian.co.kr)
입력 2026.08.28 10:03
수정 2026.08.28 10:03
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서울대병원 연구팀, 건강검진 수검자 3만6322명 분석

치매 선별·향후 발생 예측서 기존 평가도구 앞서

AI 판단 부위도 기존 치매 관련 망막 영역과 일치

인공지능이 안저 사진의 어느 부위를 보고 판단했는지 보여주는 히트맵. ⓒ서울대병원

국내 연구진이 망막 안저 사진만으로 현재 치매 여부를 선별하고 향후 치매 발생 위험까지 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. AI가 판단 근거로 삼은 망막 부위까지 확인할 수 있는 ‘설명 가능한 AI’ 기술을 적용해 임상 활용 가능성도 제시했다.


치매는 단일 검사만으로 확진하기 어려워 임상 평가와 인지검사, 뇌 자기공명영상(MRI) 등을 종합해 진단한다. 다만 비용과 접근성 등의 한계로 대규모 선별검사에 활용하기에는 제약이 있다.


반면 망막은 중추신경계의 연장선으로 뇌의 혈관과 신경 변화를 반영하는 조직으로 알려져 있다. 비교적 간단하게 촬영할 수 있는 안저 사진을 활용해 치매 위험을 조기에 파악하려는 연구가 이어지는 이유다.


서울대병원 가정의학과 박상민 교수와 자이메드㈜ 장주영 박사, 서울의대 의료빅데이터연구센터 한창호 연구조교수·의과학과 김재원 박사 공동 연구팀은 2004년부터 2016년까지 서울대병원 건강검진 수검자 3만6322명의 안저 사진 10만8008장을 활용해 치매를 선별·예측하는 AI 모델을 개발하고 성능을 평가했다.


연구팀은 안저 촬영 전후 2년 이내 치매 진단을 받은 1001명(2868장)을 치매군으로 정의하고, 치매가 없는 대조군과 1:4로 매칭해 개발 데이터셋을 구축했다. 이를 활용해 5종의 파운데이션 모델과 3가지 미세조정 전략을 조합한 총 15가지 AI 모델을 개발했다.


이어 각 모델의 예측 성능을 비교해 최적 모델을 선정한 뒤, 해당 모델의 임상적 유용성과 설명 가능성을 평가했다. 설명 가능성은 AI가 안저 사진의 어느 부위를 근거로 판단했는지를 히트맵으로 시각화한 뒤, 이를 시신경유두와 혈관 등 망막의 해부학적 구조와 비교하는 방식으로 확인했다.


그 결과, 수백만 장의 안저 사진으로 사전 학습된 파운데이션 모델 ‘RETFound-MAE’에 부분 미세조정 전략을 적용한 AI가 가장 우수한 성능을 보였다. 해당 AI의 현재 치매 선별 성능은 AUROC 0.750, 향후 치매 발생 예측 성능은 C-index 0.812로, 기존의 임상 치매 위험 평가 도구인 CAIDE(AUROC 0.624, C-index 0.689)보다 우수했다.


나이와 성별 등 기존 치매 위험요인을 보정한 뒤에도 AI 점수가 높을수록 현재 치매 여부와 향후 치매 발생 위험이 유의하게 증가했다. 연구팀은 안저 사진이 기존 위험인자 외에도 치매 위험을 반영하는 추가적인 정보를 담고 있음을 보여준다고 설명했다.


(왼쪽부터) 서울대병원 가정의학과 박상민 교수, 자이메드㈜ 장주영 박사, 서울의대 의료빅데이터연구센터 한창호 연구조교수·의과학과 김재원 박사. ⓒ서울대병원

예측 모델의 유용성을 평가하는 의사결정곡선분석에서도 해당 AI는 CAIDE 점수 및 전수검진·미검진 전략보다 높은 점수를 보였다. 또한 CAIDE 방식과 AI를 함께 활용했을 때 예측 성능(AUROC)이 0.749에서 0.774로 향상돼, AI 모델이 기존 치매 위험평가 체계를 보완할 수 있음을 확인했다.


AI의 판단 근거를 분석한 결과, 모델은 ‘시신경유두’와 ‘시신경유두 주변 영역’에 높은 주목도를 보였다. 시신경유두 전체의 주목도는 일반 주변 영역보다 5.72배 높았으며, 특히 시신경유두의 귀쪽 영역에서 가장 높은 주목도가 나타났다. 또 시신경유두와 황반을 연결하는 유두황반다발과 시신경유두 주변부에서도 높은 주목도가 확인됐다.


이들 부위는 기존 연구에서 치매와 연관성이 보고된 망막 영역과도 일치했다. 연구팀은 이를 통해 AI가 치매와 관련된 생물학적 망막 신호를 토대로 위험을 판단했을 가능성을 확인했다고 설명했다.


박상민 서울대병원 가정의학과 교수는 “추가적인 고비용 검사 없이 일상 검진 데이터를 활용하는 이번 AI 기술이 치매 예방과 조기 개입 전략에서 유용한 보조 도구가 되기를 기대한다”고 말했다.


한편 치매는 기억력을 비롯한 여러 인지기능이 저하돼 일상생활 수행에 어려움을 겪는 질환이다. 알츠하이머병과 같은 신경퇴행성 질환을 비롯해 뇌졸중에 따른 혈관성 치매, 대사성 질환, 유전적 요인, 외상 등 다양한 원인으로 발생할 수 있다.

김효경 기자 (hyogg33@dailian.co.kr)
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