서울대병원, 망막 사진 한 장으로 치매 예측 AI 개발

AI 요약

서울대병원 가정의학과 박상민 교수 등 연구팀이 2004년부터 2016년까지 건강검진 수검자 3만6322명의 안저 사진 10만8008장을 분석해 치매 선별·예측 AI 모델을 개발했습니다. RETFound-MAE에 부분 미세조정을 적용한 모델은 현재 치매 선별 AUROC 0.750, 향후 치매 발생 위험 예측 C-index 0.812를 기록해 기존 임상 도구 CAIDE(AUROC 0.624, C-index 0.689)보다 성능이 높았고, CAIDE와 함께 적용 시 AUROC가 0.749에서 0.774로 향상되었습니다. 히트맵 분석에서는 AI의 주목 영역이 시신경유두와 그 주변에 집중돼 시신경유두 전체에 대한 주목도가 일반 주변 영역보다 5.72배 높았으며 이 연구는 국제학술지 npj Digital Medicine에 게재됐습니다.