망막 검사로 만성 콩팥병 위험 예측 AI 개발

의대 주영수(용인 신장내과), 박정탁(내과학) 교수 연구팀

의대 주영수(용인 신장내과), 박정탁(내과학) 교수, 메디웨일 임형택 최고의학책임자 연구팀은 망막 검사로 만성 콩팥병 발생 가능성을 예측하는 AI를 개발했다.

연구 결과는 국제학술지 ‘npj 디지털 메디슨(npj Digital Medicine, IF 15.357)’에 게재됐다.

만성 콩팥병은 침묵의 질병으로 불릴 만큼 중증에 이를 때까지 증상이 나타나지 않는 경우가 많다. 사구체 여과율이 60 이하로 감소하면 중증 만성 콩팥병에 해당하며 적극적인 치료가 필요하다. 하지만 이미 나빠진 신장기능을 회복시킬 뚜렷한 치료법이 없어 예방이 가장 중요하다.

지금까지 혈액 검사로 사구체여과율을 추정해 발병 위험도를 평가했다. 사구체여과율 추정 검사 방법은 연령, 운동량 등 외부 요인에 영향을 받아 콩팥 기능이 정상인 사람을 대상으로 위험도를 측정하기에 어려움이 있었다.

연구팀은 망막 검사로 만성 콩팥병 위험도를 예측할 수 있는 AI를 개발하고 그 효과를 분석했다. 망막이 콩팥처럼 미세혈관으로 이뤄져 있다는 점과 함께 안저 검사로 쉽게 결과를 얻을 수 있다는 것에서 착안했다. 또 만성 콩팥병의 주요 원인인 당뇨병은 합병증 발생 여부를 체크하기 위해 망막 검사를 주기적으로 실시해야 한다는 점에서 접근성이 좋다는 점도 고려했다.

먼저 세브란스병원에서 검진받은 8만 명의 망막 검사와 사구체여과율 데이터를 AI에 학습시킨 후 만성 콩팥병 발생 위험을 분석하는 알고리즘을 만들었다. AI는 망막 사진의 혈관을 보고 사구체여과율의 감소를 예측하고 만성 콩팥병 발생 위험도를 평가한다.

이어 AI 예측 유용성을 영국 바이오뱅크 연구 대상자와 한국 당뇨병 환자 3만 5,000명을 대상으로 검증했다. 대상자들의 망막 사진을 살펴 최대 10.8년간 만성 콩팥병 발병 여부를 확인했다.

만성 콩팥병 발생 위험도에 따라 대상자들을 4개 군으로 분류했을 때 만성 콩팥병 발생 위험도가 증가함에 따라 실제 만성 콩팥병도 많이 발생했다. AI는 사구체여과율 추정 방식보다 높은 정확도를 보였다.