35 EyeWorld Asia-Pacific | March 2025 REFRACTIVE SURGERY 기타 AI 업데이트 Dr. Nallasamy는 AI가 전안부의 다른 영역에 적용되는 곳에 대한 통찰력을 공유했다. 그는 현재 Maria Woodward MD가 감염성 각막염을 연구하는 임상 시험을 진행하고 있다고 말했다. 이 연구는 각막 궤양과 관련된 주요 매개변수를 식별하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 그는 이 연구가 일반적으로 주관적인 세상에서 어느 정도 객관성을 제공하는 데 도움이 될 수 있다고 말했다. “일반적으로 우리는 이런 환자들에게 슬릿 램프 검사를 했습니다. 종종 사진을 찍지 않고, 그저 나아졌는지 나빠졌는지 보고 그에 따라 치료를 변경하는 데 의존했지만, 이러한 도구를 사용하면 크기와 치료에 대한 반응을 엄격하게 추적하고 그에 따라 적정할 수 있을 것입니다.”라고 그는 말했다. Dr. Nallasamy는 그의 연구실에서 공초점 현미경과 AI를 사용하여 치료에 대한 반응을 추적하는 것이 아니라 각막 감염 유형을 더 일찍 자동으로 진단할 수 있는 시스템을 개발하고 있다고 말했다. 별도로, Dr. Nallasamy는 그의 연구실에서 백내장 수술을 위한 수술 중 의사 결정 도구도 만들고 있다고 말했다. 이 도구는 AI를 사용하여 수술 중에 환자가 동공 확장 장치를 필요로 할 가능성을 술자가 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것이다. 이는 눈이 술중 실시간으로 어떻게 반응하는지에 따라 결정된다. 또한 전안부영역에서 Dr. Nallasamy는 Carol Karp, MD 가 전안부 OCT와 AI를 사용하여 OSSN과 양성 종양을 구별할 수 있는 시스템을 개발하는 연구를 참고했다. 밝히며, “우리는 머신러닝 AI와 규칙 기반 AI를 모두 사용하여 각막 지도 기반 수술 치료를 계획합니다. 머신러닝 AI는 선형 회귀 분석 공식을 통해 구면도수, 난시도수와 더불어 구면수차, 코마, 세조각수차 등 고위수차의 치료 계획을 정확하게 세울 수 있게 해줍니다. 규칙 기반 AI 는 각막 수차 측정기와 각막 지도를 사용하여 환자가 지도 기반 치료로 혜택을 받을지 여부를 결정하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 가장 정확한 결과를 얻기 위해 레이저에 입력할 올바른 치료를 결정하는 데도 도움을 줍니다.” “수술 후 시력, 굴절 오차 및 고위수차의 결과 데이터를 별도의 AI 기반 소프트웨어에 입력하여 이후에 치료를 받는 환자들을 위한 노모그램을 생성합니다.”라고 덧붙였다. Dr. Faktorovich는 AI가 진단을 향상시키는 미래를 예상한다. Dr. Redd는 굴절교정 수술을 포함한 전안부 안과에서 활용되는 AI를 한 단계 발전시키기 위해서는 몇 가지 사항이 필요하다고 언급했다. 그에 따르면 딥 러닝 모델은 이미 원추각막, 감염성 각막염, 익상편, 트라코마 등 전안부 질환의 이미지 기반 진단을 성공적으로 수행하도록 개발되었다. 아울러 AI 모델은 또한 질병 심각도를 설명하는 다양한 생물학적 지표를 정량화하도록 설계되어 시간이 지남에 따라 임상경과와 치료에 대한 반응을 보다 객관적으로 모니터링할 수 있게 해준다고 설명했다. 그는 이어서 “하지만 현재 안과 분야에서 FDA 승인을 받은 AI 기반 SaMD(의료기기 소프트웨어)는 당뇨병성 망막병증의 자동 진단을 위한 것뿐입니다. 안과 학술지에 제시된 수많은 AI 모델들과 임상에서 구현된 모델들의 수에 차이가 있는 것에는 여러 이유가 있지만, 그 중 가장 중요한 이유는 AI 모델을 훈련하고 평가할 수 있는 대표 데이터셋의 부족, 제한된 다학제 협업, 그리고 잘 정의된 보상 모델의 부재입니다.” 라고 덧붙였다.
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