| 녹F-032 |
| 인공신경망을 이용한 개방각녹내장 진단 모델의 구축 |
| 연세대학교 의과대학 안과학교실, 시기능개발연구소 |
| 송유경, 오아인, 유태근, 김찬윤, 성공제, 홍사민 |
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목적 : 인공신경망을 이용하여 시야검사 결과 없이 녹내장 환자를 구분할 수 있는 진단 모델을 구축하고자 하였다.
방법 : 2010년에 시행된 제5기 1차년도 국민건강영양조사 자료를 이용하여 안과 검사를 받은 6,283명 중 시야 검사에 영향을 미칠 수 있는 요인을 가지고 있는 사람을 제외한 4,113명의 자료를 분석하였다. 인공지능시스템의 일종인 인공신경망을 이용하여 시야검사 결과 없이 개방각녹내장을 구별할 수 있는 진단 모델을 구축하였다.
결과 : 도출된 9개의 예측인자를 이용하여 진단 모델을 확립하였으며, 이 진단 모델은 정확도 84%, 민감도 78.3%, 특이도 85.9% 및 AUC (area under the ROC curve) 0.890의 성능을 나타내었다.
결론 : 시야검사 없이도 개방각녹내장을 효율적으로 구별해낼 수 있는 본 진단 도구를 이용하면, 대규모 건강검진 및 역학조사 등에서 녹내장 정밀검사를 받게 되는 환자의 수를 줄일 수 있고, 시야 검사를 시행하기 어려운 환자들에게도 진단 가이드 라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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