일본산업뉴스요약

AI, 안구 질환 진단을 지원
옵팀(OPTiM), 사가(佐賀)대학과 협업

인공지능(AI)를 통해 다양한 신(新)시장을 개척하려는 움직임이 활발해지고 있다. 소프트웨어 개발의 옵팀은 AI의 활용 범위를 지금까지의 농업 분야에서 의료 분야로 확대하고 있다. 최근 사가대학과 공동으로 AI에의한 안구 질환의 진단 지원에 뛰어들었다. AI의 활용으로 의사의 업무 부담을 줄이고, 경력과 상관없이 정밀도 높은 진단을 내릴 수 있게 된다고 한다.

-- 영상에서 병변 부위 추출, 의사의 부담감 감소 --
안구 내부의 망막이 있는「안저(眼底)」부분을 검사 기기로 촬영, 그 영상으로 신경 및 혈관 등을 살펴보고 다양한 질환을 진단한다. 옵팀과 사가대학은 안저 영상을 AI로 분석해 녹내장, 당뇨병망막증, 노인성 황반변성에 대한 진단 지원을 목표로 하고 있다. 「이러한 증상들은 조기에 발견된다면 시각 장애를 방지할 수 있는 가능성이 높다」(옵팀의 쿠자카(休板) 집행위원).

AI에 의한 진단 지원이 필요한 배경에는, 의사의 과도한 업무 부담이 있다. 대학병원의 의사인 경우,「건강 진단 시에는 매주 500장에 달하는 안저 영상을 보고 질환을 진단한다」(쿠자카 집행위원)이라고 한다. 한 장 당 1~2분의 작업이지만, 진단과 수술 등, 매일 진행되는 업무 사이에 행해지기 때문에 컨디션에 따라 진단 결과가 틀려지기 쉽다. 경력에 따라서도 차이가 발생된다. 지방에서는 전문 의사가 부족한 경우도 있다. 이러한 과제를 AI를 통해 해결하려는 것이다.

AI의 학습에는 사가대학이 보유한 안저 영상 데이터를 익명화해 이용하고 있다. 의사가 사전에 영상을 보는 방법 및 진단 포인트를 지적해 AI에게 학습시킨다. 「지도학습(Supervised learning)」이라고 불리는 방법을 사용한다. 반복된 학습으로 AI는 주어진 안저 영상에서 병변 부분을 정확하게 추출, 어떤 질환의 가능성이 있는지를 리스트업 할 수 있다. 의사는 그 결과를 판단 자료로 사용한다.

대량의 영상을 AI가 판독해 자동으로 그 특징을 추출하는「자율학습(Unsupervised Learning)」방법도 있지만, 이번처럼 영상의 개수가 상당히 많을 경우에는「지도학습 쪽이 좀더 효율성이 높다」(쿠자카 집행위원)라고 한다. 옵팀은 지금까지 농작물의 병이나 해충피해 등을 영상을 통해 진단하는 AI기술을 개발해왔고, 이번에도 같은 방법을 쓰고 있다.

현재까지 약 1,000명분의 안저 영상을 학습시켰다. 앞으로는 병원 등과 연계해 올해 안에 수 만명분의 데이터를 학습시켜 실용화를 목표로 하고 있다. 개발된 AI는 검사기기와 조합되어 판매되는 형태와, 클라우드를 통해 데이터를 연계하는 형태 등을 상정하고 있다. 건강검진 등에서 AI에 의한 진단 지원이 가능해진다면, 의사의 부담이 크게 감소될 뿐만 아니라 병의 조기 발견으로도 이어질 수 있다.

안저 검사에서는 눈의 질환뿐만 아니라, 심근경색 및 뇌혈관장애, 알츠하이머형 치매 등의 진단 가능성이 있다. 옵팀에서는 이러한 전신 질환으로의 응용에 관해서도 앞으로 연구를 추진해나갈 계획이다.

향후에는 스마트폰 카메라로 안저를 촬영, AI를 통해 병을 진단하는 일도 목표로 하고 있다. 스마트폰에 전용 렌즈 어뎁터를 부착해 안저를 촬영하는 기술은 이미 해외에서 개발이 추진되고 있다. AI에 의한 영상분석기술을「암의 진단 등에 응용하는 것도 고려하고 있다」(쿠사카 집행위원)라고 한다.

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