미국과 유럽연합(EU)의 당뇨병 환자 중 거의 50%가 매년 안과 검사를 받지 않고 있다. 1차 진료 의사로부터 안과 진료가 필요하다는 말을 들은 환자 중 실제로 안과 산동 검사를 받는 비율은 10%도 되지 않는다.
1차 진료 의사에게 힘을 실어주는 데 있어 기술이 제 역할을 할 수 있다. 1차 진료 기반 당뇨 망막변증(Diabetic Retinopathy, DR) 검사를 하면 조기에 병을 발견할 수 있으며, 전 세계적으로 거의 4.25억 명에 달하는 당뇨병 환자가 DR로 인해 시력을 상실하는 상황을 방지할 수 있다.
JAMA Ophthalmology에 발표된 한 연구에서 인도 뭄바이 Aditya Jyot Foundation for Twinkling Little Eyes 팀이 뭄바이 내 민간 진료소에서 Remidio Innovative Solutions의 스마트폰 기반 망막 카메라를 이용해 당뇨병 환자를 검사하고, 통합 Medios AI가 DR을 발견하는 데 있어 진단 정확도를 확인했다. Medios AI는 스마트폰을 이용한 추론을 통해 10초 이내에 망막 진단서를 제공한다.
Medios AI가 Remidio의 스마트폰 카메라에 포착된 이미지를 자동으로 분석하고, 유리체 망막 전문가가 동시에 이미지 등급을 확인한다. Medios AI는 콘볼루션 신경망을 기반으로 하는 두 가지 알고리듬으로 구성된다. 하나는 이미지 화질을 평가하고, 나머지 하나는 관련이 있을 수 있는 DR(RDR) 이미지로부터 건강한 이미지를 분리한다.
RDR 측면에서 Medios AI 알고리듬의 임상 민감도와 구체성은 각각 100%와 88.4%였고, DR 측면에서는 각각 85.2%와 92.0%였다. 이는 RDR 민감도와 구체성 FDA 우세 종점인 85%와 82.5%보다 높다.
존스 홉킨스 블룸버그 공중보건대학(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health) 안과 조교수 Dr. T.Y. Alvin Liu, MD는 의견을 부탁받고, 이 연구를 가리켜 "패러다임을 바꿀 연구"라고 언급했다.
이 연구의 수석 저자인 Dr. Natarajan은 "이 연구는 인터넷 기반시설이 없는 지역에서도 DR 검사를 할 수 있는 대규모 모델을 시행할 길을 열어준다"라며 "이는 인터넷 연결이 필요하며, 외부 서버로 구동되는 AI 모델을 제시한 구글과 기타 AI 업체의 접근법보다 앞선 것"이라고 말했다.
