AI 활용 근시 예측법, 심각한 망막 손상 위험 평가 개선

AI를 활용한 근시 측정 기술이 심각한 망막 손상 위험 예측을 향상시킬 수 있다는 새로운 연구 결과가 발표되었습니다. 이 기술은 일상적인 눈 스캔과 인공지능(AI)을 결합하여 근시의 정도를 보다 정확하게 측정하며, 이는 사람들에게 장기적으로 심각한 망막 손상을 초래할 위험을 더 잘 예측할 수 있게 합니다. 새로운 측정 방법인 망막 굴절 오프셋(Fundus Refraction Offset, FRO)은 개인의 망막 구조가 안경 처방에 따라 어떤 모습을 보여야 하는지와 실제 망막의 모습을 비교합니다. 이 방법은 안경 처방에서 놓치는 미세한 망막 변화까지 고려하여, 근시의 심각성을 더욱 세밀하게 평가할 수 있도록 설계되었습니다. 연구팀은 40세부터 69세 사이의 9,300명 이상의 UK Biobank 참가자들의 건강 데이터와 망막 이미지를 분석하여 이 방법을 개발했습니다. 이들 참가자는 이전에 망막 문제를 겪은 적이 없었습니다. 연구팀은 눈 스캔 이미지를 이용하여 FRO 점수를 계산했습니다. 결과에 따르면, FRO 점수가 한 단계 낮아질수록, 즉 망막이 예상보다 더 근시인 경우, 12년 동안 망막 박리 또는 찢어짐이 발생할 위험이 약 50% 증가하는 것으로 나타났습니다. 이는 안경 처방, 나이, 성별,以及其他基线因素相同的人群中也是如此。 研究的主要调查员，来自爱丁堡大学再生与修复研究所罗伯特·奥克尔眼科套件的Fabian Yii表示：“我们的研究表明，在描述近视严重程度时，仅依赖眼镜处方是不够的，还应考虑视网膜信息。鉴于目前描述近视严重程度的方法，特别是眼镜处方，在有效捕捉个人近视并发症风险方面的局限性，这项研究为越来越多受近视影响的人提供了更有效的护理目标，迈出了重要的一步。” FRO 점수는 의사들이 심각한 시력 손실 위험에 노출된 환자를 더 잘 파악하고 관리할 수 있도록 돕는 새로운 도구입니다. 이 접근 방식은 라식수술(LASIK)이나 맑은 결정체 교환(Clear Lens Exchange) 같은 선택적 수술을 받을 때도 유용합니다. 이러한 수술에 대해 개인의 망막이 얼마나 취약한지를 판별할 수 있어, 동일한 안경 처방을 가진 사람이라도 수술 위험을 더 정확히 평가할 수 있습니다. 전 세계적으로 10억 명 이상의 사람들이 근시를 가지고 있으며, 2050년까지 전 세계 인구의 50%가 근시를 겪을 것으로 예상됩니다. 근시가 심한 사람들은 안경 처방이 없는 사람보다 망막 박리 위험이 13배 더 높다는 것이 알려져 있지만, 비슷한 안경 처방을 가진 사람들 사이에서도 이러한 위험은 크게 다를 수 있습니다. 산업 내 전문가들은 FRO 점수가 근시의 심각성과 관련된 합병증 위험을 효과적으로 측정하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 평가합니다. 이 방법은 기존의 안경 처방만으로는 포착하기 어려웠던 개인 간의 미세한 차이를 반영할 수 있어, 근시 환자들에게 더 맞춤화된 치료 방안을 제공할 것입니다. 이를 통해 더욱 효과적인 예방 및 관리가 가능해질 것으로 기대됩니다. 愛丁堡大學的研究團隊由羅伯特·奧克爾眼科套件的Fabian Yii領導，該團隊認為，隨著近視人口的增加，這一新方法將有助於更精確地識別高風險患者，從而防止視力喪失。此研究得到了業界專家的高度評價，他們認為這是一項重要的進步，可以幫助醫生更好地管理患者的近視問題。