눈을 통해 보는 전신 건강

구글 연구팀이 딥러닝과 생성형 AI를 활용해 안저 및 안구 외부 사진만으로 심혈관 위험, 당뇨, 빈혈 등 다양한 전신 질환 지표를 예측하는 혁신적인 연구 결과를 소개합니다.

최근 AI 기술의 발전으로 특수 장비나 침습적인 혈액 검사 없이도 눈 사진만으로 우리 몸의 건강 상태를 파악할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 구글 연구팀은 안저 사진(눈 뒷면)과 안구 외부 사진(눈 앞면)을 활용해 기존에 알려지지 않았던 다양한 생물학적 신호를 포착하는 데 성공했습니다.

1. 안저 사진: 심혈관 건강과 '눈의 나이' 측정


안저 사진은 망막의 미세혈관을 직접 관찰할 수 있는 유일한 통로입니다. AI는 이 사진을 심층 분석하여 다음과 같은 놀라운 결과를 도출해냅니다.

  • 심혈관 위험 예측: 혈압, 흡연 여부, 나이 등 심혈관 위험 요인을 높은 정확도로 예측합니다.

  • MACE 발생 가능성 파악: 향후 5년 내 주요 심혈관 사건(MACE) 발생 가능성을 평가합니다.

  • 'eyeAge' 측정: 실제 나이와 구분되는 생물학적 연령인 '눈의 나이(eyeAge)'를 측정해, 노화와 관련된 유전적 요인 및 사망 위험을 예측하는 '노화 시계' 역할도 수행합니다.

2. 안구 외부 사진: 접근성을 높인 비침습적 스크리닝


특수 카메라가 필요한 안저 사진과 달리, 스마트폰과 같은 일반 카메라로 촬영 가능한 눈 앞면 사진의 활용 가능성도 크게 열렸습니다.

  • 당뇨 및 지질 지표 예측: 당뇨병 관련 지표인 당화혈색소(HbA1c) 수치와 혈중 지질 농도를 예측합니다.

  • 전신 바이오마커 식별: 신장 기능(eGFR), 간 수치, 혈액 성분(헤모글로빈, 백혈구 등) 등 다양한 전신 지표를 읽어냅니다.

이를 통해 값비싼 의료 장비나 자원이 부족한 의료 환경에서도 손쉽고 저렴하게 조기 검진을 할 수 있는 길이 열렸습니다.

3. 생성형 AI 'StylEx'를 통한 신뢰도 향상과 새로운 발견



의료 AI에서 가장 중요한 것은 'AI의 판단 근거를 의료진이 신뢰할 수 있는가'입니다. 구글은 StylEx라는 생성형 AI 기술을 사용해 AI 모델이 주목하는 시각적 속성을 투명하게 시각화했습니다.

  • 새로운 생리학적 가설 제기: AI 분석을 통해 '눈꺼풀 가장자리의 창백함'이 당화혈색소 수치와 관련이 있다는 것을 시각적으로 확인했습니다.

  • AI 편향 교정: 짙은 '아이라이너'가 빈혈 예측에 영향을 미치는 혼동 변수임을 찾아내어 모델의 편향성을 교정하고, 연구의 질을 한층 높였습니다.

마치며

이러한 연구들은 눈이 우리 몸의 건강을 비추는 '창'이라는 옛말을 최첨단 기술로 증명해 주고 있습니다. 인공지능과 의료 기술의 결합이 만들어낸 저렴하고 정확한 비침습적 진단 도구가 전 세계 보건 의료 서비스의 접근성을 어떻게 획기적으로 개선할지, 앞으로의 행보가 더욱 기대됩니다.