구글의 모회사 알파벳 소속 과학자들이 인공지능을 이용해 망막 스캔 이미지로 심장마비 위험을 측정했다. 눈에서 안저로 불리는 부위의 혈관을 분석하는 방식으로 학술지 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링’에 소개됐다. 알파벳 소속 베릴리 연구팀은 환자의 심혈관계 건강을 현재 방식보다 더 빠르고 쉽게 진단할 목적으로 이 알고리즘을 개발했다.

연구팀은 25만 명 이상의 환자 데이터를 토대로 딥러닝(사람처럼 스스로 학습하도록 하는 신경망 기반 기계학습법) 모델을 훈련시키는 방법으로 과거에는 안저 이미지에 존재하지 않는다고 생각했던 심혈관계 위험 요인들을 예측할 수 있었다.

심혈관계 위험 요인으로는 성별·흡연여부·혈압·연령 등이 꼽힌다. 연령 측정은 환자 실제 연령에서 4년 이상 벗어나지 않는 정확도를 보였다. ‘대다수 심혈관계 위험 측정장치는 이들 변수 몇 가지를 결합한다. 예를 들어 10년 등의 미리 정한 시간 내에 심각한 심혈관계 이상이나 심장 관련 사망 위험이 있는 환자를 찾아낸다’고 논문은 설명한다. ‘그러나 알아내기 힘든 변수도 있어 우리는 망막 이미지에서 심혈관계 위험의 추가적인 신호를 얻어낼 수 있는지 조사했다. 이런 신호는 외래 진료 환경에서 빠르고 싸고 절개 없이 알아낼 수 있다.’

이미 딥러닝 네트워크를 적용해 당뇨로 인한 실명과 흑색종 같은 질병을 진단할 수 있는 알고리즘이 개발됐다. 이 최신 기법을 임상환경에서 사용하려면 추가적인 테스트가 필요하다. 연구팀은 ‘혈관 건강은 심혈관계 건강의 열쇠다.

언젠가 환자의 망막 사진만으로 혈관 건강을 손쉽게 파악할 수 있다면 그 예방 조치에 관한 논의가 훨씬 활발해질 수 있다’고 결론지었다.

- 앤서니 커스버트슨 뉴스위크 기자

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