AI 활용해 휴대폰으로 시력 검사 가능해진다

스텔른 시표 등 기존 검사 방식의 오류 74% 줄여

시력검사표는 다수의 크고 작은 C모양의 고리로 구성돼 있다.

란돌트 고리(Landolt ring)라고 하는데 1909년 유럽국제안과학회에서 인정한 방식이다. 고리 일부의 잘린 데가 있어 그곳을 얼마나 식별할 수 있는지에 따라 시력이 결정된다.

국내에서는 1951년에 처음 제작된 ‘한천석 시력표’가 널리 사용됐으나 1994년 개정된 국제표준 방식에 맞추어 새로운 시력표가 개발돼 두 가지 시력표가 병용돼왔다.

한편 서구에서는 스넬렌 시표(snellen letter)라는 검사지를 사용해왔다.

네덜란드 안과의사인 헤르만 스넬렌(1834~1908)이 1862년에 만든 ‘스넬렌 시표(snellen letter)’란 검사지인데 큰 문자에서 작은 문자로 크기가 점점 작아지는 C, D, E, F, L, N, O, P, T, Z의 문자로 구성돼 있다.

온라인으로 공개된 새로운 시력검사법 ‘StAT’. 이달 초 열린 국제인공지능학회(AAAI) 콘퍼런스에서 전통적인 검사법과 비교해 오류를 3분의 1 수준 이하로 줄일 수 있다는 연구 결과가 발표됐다. ⓒhttps://myeyes.ai

AI 도움을 받는 온라인 시력검사 개발

그러나 전통적인 검사법들은 쉽고 빠른 검사에도 불구하고 문제를 안고 있었다.

시력표의 문자들이 희미하게 보이면 정확지 않는 답변을 하게 되는데 마치 퀴즈게임을 하듯 확률적으로 맞는 경우도 있고 틀린 경우도 발생한다. 또한 잘못된 결과로 인해 잘못된 진단이 내려지는 경우도 발생한다.

4일 ‘사이언스’ 지에 따르면 스탠퍼드 대학의 컴퓨터과학자인 크리스 피에히(Chris Piech) 교수는 이런 문제를 10세 때 경험한 바 있다.

‘스넬렌 시표’를 통해 희미하게 보이는 글자들을 식별하지 못하자 의사들은 만성 포도막염(uveitis)이란 진단을 내렸다. 각막, 홍채, 수정체, 맥락막 등을 포함하는 포도막에 염증이 생겼다는 것.

피에히 교수는 어린데도 불구하고 의사들의 진단이 잘못됐다고 판단했다. 그리고 또 다른 병원에서 진단을 받은 결과 오진임을 확인할 수 있었다.

이후 그는 전통적인 검사법에서 발생하는 오류를 보완하길 원했다. 컴퓨터과학자가 된 그는 그의 동료들과 함께 인공지능의 도움을 받아 기존 시력검사표를 보완할 수 있는 온라인 시력검사법을 개발하기 시작했다.

눈 안을 들여다볼 수 있는 새로운 기기를 통해 컴퓨터 화면에 관련된 신용카드 크기의 영상이 나타나면 의료진 등이 그 영상을 분석해 검사자의 시력과 더불어 관련된 질환 등을 알아내는 방식이다.

컴퓨터‧휴대폰 통해 시력검사 가능해

시험적으로 테스트가 진행되면서 인공지능 시력표의 알고리즘이 업그레이드되기 시작했다.

그리고 지금 이 머신러닝을 통한 알고리즘은 불과 수분 안에 시력검사는 물론 20가지 유형의 질문에 대해 답변할 수 있는 수준에 도달했다.

이 검사 방식에 대해 ‘StAT(Stanford acuity test)’이란 이름을 붙였다. 그리고 실제 환자 1000명에 준하는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 환자를 시험 진단하고 있는 중이다. 그리고 ‘스넬른 시표’에 의해 발생하는 오류를 대폭 줄일 수 있었다고 말했다.

기존의 전통적인 검사법과 비교해 74%의 오류를, 최근 시도되고 있는 디지털 방식의 검사법과 비교해서는 67%의 오류를 줄여나갈 수 있었다고 밝혔다.

연구진 앞으로 정확도를 더 높여 오류로 인한 안과 질환에 대한 오진을 줄여나갈 수 있다고 말했다. 또 이 검사법을 온라인으로 연결해 헬스 차원에서 가정에서도 손쉽게 시력 및 안질환 검사가 가능해질 수 있다고 주장했다.

연구 결과는 이달 초에 열린 국제인공지능학회(AAAI) 콘퍼런스에서 발표됐다. 논문 제목은 ‘The Stanford Acuity Test: A Precise Vision Test Using Bayesian Techniques and a Discovery in Human Visual Response’이다.

연구팀은 ‘StAT’의 강점을 두 가지로 요약하고 있다. 하나는 인공지능을 활용해 기존 검사법의 오류를 계속 줄여나갈 수 있다는 것이다.

두 번째 강점은 안질환을 앓고 있는 환자들에 대해 이전과 비교해 더욱 상세한 검사가 가능해지고 환자 관련 데이터를 축적해 새로운 치료를 위한 매개변수 모형을 완성해나갈 수 있다는 것.

논문은 더 나아가 더 나아가 이 검사법이 심리학자들이 심리측정을 하는 과정에서 부분적으로 눈과 관련된 데이터를 공급할 수 있다는 이론을 제시했다. 연구팀은 ‘Stat’ 프로그램을 온라인(myeyes.ai)을 통해 공개하고 있는 중이다.

AI를 통한 새로운 검사법이 시현되면서 안과 의사들이 민감한 반응을 보이고 있다.

필라델피아에서 안과의로 활동하고 있는 마크 블레처(Mark Blecher) 씨는 논문에 대한 논평을 통해 “AI 검사법이 안과 진료에 큰 도움을 줄 수 있다.”며 신기술 등장에 대해 크게 반기는 모습이다.

그러나 블레처 씨는 “이 검사법을 보급할 경우 안과 의사들과 협의해 적절한 환경을 조성하는 것이 매우 중요하다.”며, 개발진과 의료진 간의 긴밀한 협의를 당부했다.

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