국내 연구진이 망막 안저 사진만으로 치매 여부를 선별하고 향후 치매 발생 위험까지 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 특히 ‘설명 가능한 AI’ 기술을 적용해 AI 판단 근거가 된 망막 부위를 함께 제시함으로써 임상 적용 가능성을 높였다.

서울대병원 가정의학과 박상민 교수, 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 AI를 개발하고 성능을 평가했다고 28일 밝혔다.

치매는 임상 평가와 인지검사, 뇌 자기공명영상(MRI) 등을 종합해 진단하지만 비용과 접근성 때문에 대중적인 선별검사에는 제약이 있다. 반면 망막은 뇌의 혈관·신경 변화를 반영하는 조직으로 알려져 안저 사진이 치매 위험을 평가할 생체표지자로 주목받고 있다.

연구팀은 안저 촬영 전후 2년 이내 치매 진단을 받은 1001명(2868장)을 치매군으로 정의하고 대조군과 1:4로 매칭했다. 이를 토대로 5종의 파운데이션 모델과 3가지 미세조정 전략을 조합해 총 15개 AI 모델을 개발했다.

각 모델의 예측 성능을 비교해 최적 모델을 선정한 뒤 임상적 유용성과 설명 가능성을 평가했다. AI가 판단 근거로 삼은 안저 부위는 히트맵으로 시각화해 망막의 해부학적 구조와 비교했다.

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.

나이, 성별 등 기존 치매 위험요인을 보정한 후에도 AI 점수가 높을수록 현재 및 향후 치매 위험이 유의하게 증가했다. 이는 안저 사진이 기존 위험인자 외에도 치매 위험을 반영하는 추가적인 정보를 담고 있음을 보여준다.

CAIDE와 AI를 함께 활용했을 때 예측 성능(AUROC)은 0.749에서 0.774로 높아져 기존 치매 위험평가를 보완할 가능성도 확인됐다.

AI 판단 근거를 분석한 결과, 시신경유두와 주변 영역 주목도가 일반 영역보다 높았으며, 시신경유두 전체는 5.72배 높은 주목도를 보였다. 

연구팀은 이 부위가 기존에 보고된 치매 관련 망막 영역과 일치, AI가 생물학적으로 타당한 신호를 활용했을 가능성을 확인했다고 설명했다.

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

한편, 이번 연구결과는 국제학술지 ‘npj 디지털 메디슨’ 최신호에 게재됐다.