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구글, 눈 이미지로 당뇨 진단

눈동자 이미지로 질병을 예측하는 딥러닝 기술이 나왔다. 구글이 잠재적 당뇨

신호를 알려주는 딥러닝 모델을 공식 블로그에서 소개했다. 기존 방식은 눈
내부까지 살펴보느라 높은 시간적·경제적 비용이 걸림돌이었다. 이번 소개한
기술은 눈 외부 이미지만으로 당뇨 질환을 간단하고 저렴하게 예측할 수 있다.

모델 개발을 위해 구글 연구진은 ‘원격 당뇨 망막증 선별프로그램(teleretinal

diabetic retinopathy screening program)’에서 환자 14만5000명에
해당하는 데이터를 사용했다. 그 후 모델이 학습할 수 있도록 영상, 예측 변수에
대해 컨볼루션 신경망(convolutional neural network)을 훈련했다. 이를

통해 해당 신경망은 눈 이미지만으로 당뇨 망막질환을 앓고 있는지, 당뇨 수치가
높은지 등을 예측할 수 있다.

연구진은 해당 모델을 직접 실험했다. 충분히 학습한 딥러닝이 환자를 예측
위험에 따라 분류했다. 연구진은 딥러닝이 위험하다고 분류한 환자 중 상위 5%
만 살펴봤다. 결과적으로 그중 약 70%가 당뇨 질환을 앓고 있거나 가능성이

높은 환자였다. 모두 당화혈색소(HbA1c) 측정치가 약 9%였다. 해당 수치는
혈당 조절 불가 수준이다. 수치가 높을수록 모델 성능이 훌륭하다는 의미다.

연구진은 “이번 결과 수치가 일정하지는 않지만 외부 눈 사진만으로 건강 상태를
감지하고 정량화하는 데 도움 될 수 있음을 보여준다”고 해당 논문을 통해

강조했다. 사용한 의료 데이터 편향성을 방지하기 위해서도 노력했다. 생명과
직결된 딥러닝 모델인 만큼 데이터 편향은 있어서는 안 될 요소이기 때문이다.

이번 연구에 사용한 평가 데이터셋은 미국 18개 주 198개 사이트에서 9만
5000개 넘는 이미지로 이뤄졌다. 히스패닉, 라틴계, 흑인 환자 데이터를 주로

사용했다. 당뇨병이 없는 환자까지 포함했다. 나이, 성별, 인종, 백내장 유무,
동공 크기, 촬영한 카메라 유형 등 환자 그룹에 대해 광범위한 하위 그룹 분석을
수행했다.

국제당뇨병연맹(IDF)이 2년마다 발표하는 당뇨병 백서 ‘IDF DIABETES
ATLAS 제9판’에 따르면 2045년 예측되는 당뇨병 환자는 전 세계 7억명일

것으로 내다봤다. 소득 수준이 낮을수록 당뇨 질환 미진단율이 높다고도
주장했다. 그만큼 저소득층 당뇨병 진단에 필요한 의료 인프라가 절실하다는

의미다.

이번 연구는 관련 데이터셋를 모으기 편하고 정확할 뿐만 아니라 저렴하기까지

하다. 향후 의료 기관에 적용된다면 소득 수준에 따른 당뇨병 검진 접근성
차이까지 더 낮아질 것으로 전망된다.

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