황반변성은 국내 50~60대 이후 노년층이 시력을 잃는 3대 원인 중 하나다. 황반변성의 대표적인 원인은 노화로 손꼽힌다. 노화와 관련된 여러 요인으로 황반부위가 소실 및 퇴화돼 기능을 잃어버리는 질환이다. 일반적으로 50세 이상 나이가 증가할수록 황반변성이 발생할 확률도 증가한다. 초기에는 시야가 흐려지고 눈이 침침하게 느껴지는 등 특별한 증상이 없지만, 점차 병이 진행할수록 시력에 심각한 손상이 발생한다. 황반변성은 망막 아래 맥랙막신생혈관 발생 여부에 따라 건성과 습성으로 구분할 수 있는데, 습성 황반변성의 경우 진행속도가 매우 빠르다.
강북삼성병원 안과 송수정 교수와 성균관대 전자전기공학부 신지태 교수 연구팀은 인공지능 방법 중 하나인 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)을 이용해 황반변성 환자들의 변화를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발했다고 밝혔다.
생산적 적대 신경망이란 생성자와 식별자가 서로 경쟁하며 데이터를 생성하는 모델로, 실제 이미지를 활용해 가짜 이미지를 만들어내는 알고리즘이다. 미래 얼굴을 예측하는 페이스 어플리케이션 등이 생산적 적대 신경망을 활용한 예다.
현재까지 개발된 황반변성 예측 알고리즘은 단순 악화 위험도 수치를 알려주는 정도이지만, 이번 알고리즘으로 환자 개개인의 안저 상태에 따른 악화를 예측할 수 있다. 이는 인공지능 방법을 응용한 개인 맞춤 질환 예측이라는 데 의의가 있다.
강북삼성병원 안과 송수정 교수는 “황반변성은 세계적으로 실명의 주요 원인 1, 2위를 다투고 있어 초기나 중기 황반변성의 악화 위험을 예측하는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “초기에도 환자마다 색소 변화, 황반부의 드루젠 등이 달라 황반변성 악화 위험도도 각기 다르다. 이에 대한 예측이 가능한 것이 이번 연구의 핵심이다”라고 말했다.
이번 연구는 《바이오의학의 컴퓨터 방법 프로그램(Computer Methods Programs in Biomedicine)》 4월호에 게재됐다.
