EyeWorld Korea December 2020 Issue

DEVICES 52 EWAP DECEMBER 2020 그렇게 큰 데이터 표본크기에서 확증편항이 없어야 한다고 주의를 주었다. 그는 연관성과 인과관계 간 차이점을 강조했는데, 연관성을 찾았다고 해서 어떤 것으로 이어지지 않으며 반드시 행동을 해야 하는 것은 아니라고 하였다. 딥러닝에 대해서는, AI가 어떻게 진단에 이르게 됐는지에 대한 “ 블랙박스”가 있다고 Dr. Trubnik은 말했다. 환자들은 진단이 내려진 방법에 대해 의문을 가질 수 있다. “안과의는 환자와 유대를 형성하고 모든 것들을 설명해 줍니다. 하지만 기계가 진단을 내린다면, 환자들은 그 진단이 내려진 경위를 궁금해할 것입니다” 그녀가 말했다. Dr. Trubnik 는 빅데이터가 유용해지려면 엄청나게 많은 영상들이 필요한데, 어떤 때에는 정확한 정보를 얻기 위한 충분한 자료가 없다고 한다. 게다가, 정보를 공유할 때 데이터가 모두 동등한 지 가끔은 알기가 어렵다고 했다. 뿐만 아니라, 데이터가 충분하지 않기 때문에 AI로는 희귀질환을 인지하지 못하고 진단을 내리는 것 또한 어렵다고 한다. Dr. Trubnik은 특히 녹내장과 관련해서는 녹내장의 정의에 도달하는 것은 도전적일 수 있다고 말했다. “또 다른 점은, AI는 ‘이진 분류’ 을 사용하기 때문에 fundoscopy 또는 OCT를 스크리닝 할 경우 AI 는 ‘녹내장 있음’이나 ‘녹내장 없음’ 로 밖에 응답할 수 없지만, 제가 환자를 검진할 경우 백내장을 발견할 수도 있고, 망막앞막 등을 확인할 수도 있습니다” Dr. Trubnik이 말했다. “다수의 변수가 연관되었을 경우 AI의 예측 정확도는 떨어지기 때문에 아직까지는AI를 사용하여 정확하게 진단을 내릴 수는 없습니다.” 헬스장 비유로 돌아와서, Dr. Habash는 “기술은 우리가 헬스기구를 들어올리게 도와주지만, 그 헬스기구를 집어서 운동하는 것은 여전히 우리라는 사실을 명심해야 합니다. AI와 원격의료는 우리를 대체하지는 못하지만 우리를 강화해 줄 수는 있죠” 그녀가 말을 마쳤다. EWAP Editors’ note: Dr. Habash practices at Bascom Palmer Eye Institute, Miami, Florida, and has interests with Microsoft. Dr. Trubnik practices at Ophthalmic Consultants of Long Island, Lynbrook, New York, and declared no conflicting interests. 백내장 수술 결과를 향상시키는 인공지능 기술 - from page 50 물으신다면, 물론입니다. Veracity 말고 다른 제품도 가능할까요? 당연합니다.” 백내장 수술을 지원하도록 AI에 필요한 부분 AI를 사용하여 IOL 도수 측정을 하려면 좀 더 많은 개선이 이루어져야 한다고 Dr. Hill은 말한다. 그는 주된 제한점이 모델 피팅에 쓰이는 측정기준(metric) 의 정확도라고 언급했다. 술전 각막곡률측정치와 술후 굴절값은 변동이 큰 두 영역이다. 이러한 측정치와 다른 측정치들을 수집하는 기술이 더욱 정확해지면, 인공지능 모델도 더욱 예측 가능한 결과를 줄 것이라고 첨언했다. Dr. Solomon 은 진정으로 AI의 잠재력이 실현되려면, 데이터세트가 지금보다 커져야 한다고 말했다. “정보 교환 부족을 해결해야 합니다. 클리닉마다 종이 차트이든지 EMR 차트이든지, 생체계측, 각막형태검사, 또는 OCT 장비를 통해 측정한 환자의 데이터를 갖고 있습니다. 그러나, 우리 안과의 대부분은 자신의 데이터에 접근하지 못하고 다른 사람의 데이터에도 접근하지 못하기 때문에 진정으로 빅데이터를 사용하려면 이러한 사일로(silo)에 저장한 데이터들을 꺼내 클라우드에 올려서 다른 이들과 공유할 수 있어야 합니다” Dr. Solomon이 말했다. Dr. Solomon 은 “컴퓨터가 지시를 내린다” 라는 AI에 대한 오해를 버리라고 하였다. “실제로는 전혀 그렇지 않습니다” Dr. Solomon 이 말했다. “컴퓨터가 하는 일은 그저 방대한 양의 정보들을 소화하고 안과의의 논리와 선호도를 취해서 올바른 정보가 있었더라면 궁극적으로 도달하게 될 의사결정을 단순하게 만들어 주는 것입니다. 안과의가 어떻게 수많은 사례에서 나오는 정보를 소화할 수 있겠습니까? 불가능하죠” 이것이 바로 AI가 도움이 되는 부분이다. EWAP Reference 1. Goh J, et al. Artificial intelligence for cataract detection and management. Asia Pac J Ophthalmol . 2020;9:88–95. Editors’ note: Dr. Hill practices at East Valley Ophthalmology, Mesa, Arizona, and has interests with Haag-Streit Diagnostics. Dr. Solomon practices at Carolina Eyecare, Mount Pleasant, South Carolina, and has interests with Carl Zeiss Meditec.