안저 영상의 하이브리드 딥 러닝 알고리즘으로 눈 질환 감지

2020년에 발표된 세계보건기구(WHO)의 전 세계 보고서에 따르면, 현재 전 세계적으로 최소 22억 명이 시각 장애를 갖고 있으며, 그 중 최소 10억 명이 예방할 수 있거나 아직 해결되지 않은 시각 장애를 겪고 있습니다. 세계는 무엇보다도 안과 진료 예방, 치료, 재활 서비스의 보장 범위와 질의 불평등, 훈련된 안과 진료 제공자의 부족, 안과 진료 서비스의 의료 시스템 통합 부족 등 심각한 안구 건강 문제에 직면해 있습니다.

모든 시각장애의 80% 이상은 예방 또는 치료가 가능한 것으로 알려져 있습니다. 정확한 진단을 위해서는 안저검사를 망막 전문의에게 받아야 하지만, 불편함을 느낄 때만 안과의사와 상담을 하게 된다. 일반적으로 증상이 너무 많이 진행되어 일단 질병이 발생하면 값비싼 치료와 수술이 필요하게 되지만, 종종 손상은 되돌릴 수 없어 시각 장애나 심지어 영구적인 시력 상실을 초래합니다.

인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 확장하는데 도움을 줄 수 있는 이론과 방법을 연구하고 개발하는 데 사용되며, 이는 자동진단, 의학 등 다양한 연구 분야에서 활용되어 왔습니다. 최근에는 인공지능(AI) 기술과 현대의학의 결합으로 효과적이고 신속한 질병 검진이 가능해졌습니다. EyeCheckup은 안저의 디지털 컬러 사진을 분석하여 망막 및 시신경 유두 질환을 신속하게 검사하도록 설계된 자동화된 소프트웨어 장치입니다.

연구의 주요 목표는 색 안저 영상을 기반으로 조정 가능한 망막 및 시신경 유두 질환을 감지하고 가능한 질병에 대한 민감도와 특이성을 결정하기 위한 자동 선별 알고리즘의 성능을 평가하는 것입니다. 시스템의 임상적 검증을 위해 안과의사가 영상을 평가하고 그 결과를 인공지능 알고리즘과 비교하게 된다.

제외 후, 본 연구에서는 적격성 기준을 충족하는 최대 1528명의 대상자를 등록할 것입니다. 자격 기준을 충족하는 참가자는 1차 의료 제공자로부터 서면 동의를 받은 후 모집됩니다. 피험자는 식품의약청(FDA)에서 승인한 안과 카메라에 따라 안저 사진 촬영을 받게 됩니다. 안과 카메라 조작자에게 제공되는 특정 EyeCheckup 이미징 프로토콜에 따라 이미지를 촬영한 다음 EyeCheckup v2.0 장치로 분석합니다.

연구에 사용되는 방법 및 도구:

I. 비산동 카메라를 사용한 안저 사진 캡처: 시신경 디스크 중심 및 중심와 중심 안저 이미지는 Canon CR-2 AF, Topcon TRC-NW400 및 Optomed Aurora 비산동 안저 카메라를 사용하여 촬영됩니다. 비산동 영상을 얻을 수 없는 지원자의 경우 트로피카미드 점안액을 주입하여 동공 확장을 달성한 후 영상을 촬영합니다. 망막 이미지를 촬영할 Canon CR-2 AF, Topcon TRC-NW400 및 Optomed Aurora 비산동 안저 카메라는 CE 마크를 획득했으며 FDA 승인을 받았습니다.

수행할 테스트:

I. 연구에 포함된 각 지원자로부터 3개의 서로 다른 카메라로 얻은 안저 이미지는 카메라 기반 기반으로 EyeCheckup 인공 지능 알고리즘을 통해 오른쪽 눈과 왼쪽 눈에 대해 별도로 분석됩니다.

ii. 시스템의 임상 검증 및 결과 비교를 위해 망막 및 녹내장 전문가가 Canon CR-2 AF 이미지를 평가합니다.