EyeWorld Korea December 2020 Issue

46 EWAP DECEMBER 2020 DEVICES 각막에서 인공지능(AI) 기술의 활용 How AI applies to cornea by Liz Hillman Editorial Co-Director Contact information Ambrósio: dr.renatoAmbr ósio@gmail.com Wallace: dw@la-sight.com 본문은 EyeWorld 2020년 8월호에 실렸던 글이다. 약간의 수정을 거치고 ASCRS Ophthalmic Services Corp.의 허락을 받아 재차 싣게 되었다. 굴 절수술 스크리닝, 각막확장증의 위험감지와 진단, 각막 교차결합을 위한 권장사항, 굴절수술의 결과 개선 등은 임상의-과학자들이 의사결정 능력을 높여주는 인공지능 기술을 안과의가 활용할 수 있기를 바라는 일부 영역들이다. 그리고 어떤 점에서는, 인공지능 기술은 각막 부문에서 사용될 준비가 되어 있다. As Lopes et al.은 2019 년 Current Ophthalmology Reports 학술지에 “임상진료에 새로운 기술들을 종합하는 개척자“였으며 “보완적인 멀티모달 이미징(multimodal imaging) 장비에서 나오는 방대한 양의 정보”가 AI에 “완전히 적합하다” 1 고 게재했다. 각막확장증 인식하기 Renato Ambrósio Jr., MD, PhD 와 그의 동료는 각막확장증이 동반되기 쉬운 각막을 식별하고 레이저 시력교정술이 미치는 영향을 파악하는 AI 지수 (index) 개발에 초점을 둔 연구를 수행해왔다. “각막의 생체역학적 기능부전과 각막확장증 진행에 대한 각막의 취약성 또는 민감성을 생각하면, 멀티모달 이미징(multimodal imaging)은 사실상 혁명적인 발전이다” Dr. Ambrósio는 말했다. Dr. Ambrósio 은 2008년부터 인공지능을 사용해왔으며, Belin/ Ambrósio Enhanced Ectasia Display for Pentacam(Oculus)의 설계를 지원했다. 해당 영역에서Dr. Ambrósio 이 언급한 다른 지수들은 Pentacam Random Forest Index, 그리고 Pentacam and Corvis ST (Oculus)의 데이터를 결합한 ‘tomography and biomechanical index’ (TBI) 가 있다. TBI를 대상으로 한 연구들의 메타분석이 있는 논문에 따르면, 다른 지표들과 비교했을 때 TBI 는 무증상 원추각막을 발견하는 정확도가 가장 높았다.” 2 그러나, 매우 비 대칭적인 각막확장증-정상 각막형태검사(VAE-NT)사례에서 이상을 감지하는TBI의 민감도가 낮음을 발표한 보고들이 있다. 이러한 사례는 각막형태검사와 생체역학적 데이터를 결합하기 위해 인공지능의 최적화가 필요함을 입증한다. Dr. Ambrósio는 2020년에 개최된 ASCRS 가상 학술대회에서 500건 이상의 VAE-NT 사례에서 최적화된 머신러닝 알고리즘과 함께 민감도 85.6%로 (TBI의 민감도 75.5% 대비) 정확도가 유의미하게 개선된 한 논문을 발표했다. 뿐만 아니라, Dr. Ambrósio 는 Brazilian Study Group of Artificial Intelligence and Corneal Analysis (BrAIN) 의 웹사이트에서 사용할 수 있는 각막확장증 감수성 지수 (Ectasia Susceptibility Score) 3 를 언급하면서, 수술이 각막구조에 미치는 영향을 파악하는 AI 기술도 개발되었다고 말했다. Dr. Ambrósio는 각막확장증 감수성 지수 (Enhanced Ectasia Susceptibility Score)가 BrAIN의 프로젝트로서 다음 개발 단계 중에 있다고 말을 이었다. 또한, 각막확장증의 위험을 평가할 때 LASIK의 영향을 나타내는 새로운 머신러닝 도구 (Relational Tissue Altered)도 묘사했는데, 이는 ASCRS 가상 학술대회에서 발표된 또 다른 논문에서도 다뤄진 바 있다. David Wallace, MD는 AI가 원추각막의 조기 위험 인자들을 한 눈에 보기 •인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술은 레이저 시력교정 시술(PRK, LASIK, SMILE)을 앞둔 환자에서 각막확장증의 위험인자를 예측하는 데 도움을 준다. •AI기술을 위한 데이터세트는 정확한 알고리즘을 전달하기 위해 신중하게 큐레이션 해야 한다( 큐레이션, data curation: 연구 데이터 유지에 필요한 관리활동). •AI 기술은 진단을 위해 활용될 뿐만 아니라 교차결합을 포함한 치료와 예후에 사용될 가능성이 높다.