[iitp] 머신러닝 기반 녹내장 진단 기술

 

[ 기술 개념도 ]

 

 

 

*** 출처: [iitp] 머신러닝 기반 녹내장 진단 기술 : 오세종 교수, 단국대학교

*** 문서:

file6950810937619873327-191604.pdf

 

 

 

 

II. 기술의 개념 및 적용

 

1. 머신러닝을 적용한 녹내장 진단 기술

 

 

- 녹내장 진단 모델 개발을 위한 안과 빅데이터를 구축하고, 이를 활용하여 머신러닝 녹내장 진단 모델을 개발한 후, 진단 SW에 삽입함

 

- 진단 SW는 다양한 검사 데이터로부터 녹내장 진단에 필요한 정보를 자동 추출하고 이를 진단 모델에 입력하여 녹내장 유무를 판별하며, 진단 결과에 대한 근거를 설명함

 

 

 

2. 기술의 상세내용 및 사업화 제약사항

 

 

■ 기술의 상세내용

 

- 머신러닝 기술을 적용한 녹내장 진단 모델 및 진단 SW

 

- 안과 검사 데이터로부터 진단에 필요한 정보 자동 추출 기능

 

- 안과 빅데이터 축적에 의한 녹내장 진단 모델의 지속적 업그레이드

 

- 진단 결과에 대한 근거 설명 기능

 

- 환자에 대한 검사 이력 관리 기능

 

 

■ 기술이전 범위

 

- 녹내장 진단 모델 및 진단 SW

 

- 구축된 빅데이터는 기술이전 범위에서 제외함

 

 

■ 사업화 제약사항

 

- 의료계의 원격진료에 대한 부정적 인식으로 기술의 활용 범위가 제한될 수 있음

 

 

 

III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력

 

 

1. 국내 기술 동향

 

 

■ 인공지능 기술을 적용한 진단 기술 및 장비가 식품의약품안전처로부터 의료기기로 인정받기 시작함

 

 

- 뇌경색 유형을 분류하는 소프트웨어(SW)

 

- 성장기 어린이 등 골연령 측정 SW

 

- X-레이 영상을 통한 폐결절 진단 보조 SW

 

 

■ 연구차원에서의 시도들이 보고되고 있음

 

 

- 김안과병원(건양의대)에서 시신경 사진을 데이터로 하여 회귀분석 및 합성곱 신경망 기법을 적용했을 때 100% 가까운 녹내장 진단 정확도를 얻었다고 보고(데이터 양으 로 볼 때 신뢰도는 높지 않음)

 

- 동국대학교일산병원 연구팀과 ㈜제이엘케이인스펙션이 기술협력을 통해 뇌졸증 뇌 MRI 영상 인공지능 진단시스템 개발 중

 

 

■ 아직까지 녹내장 진단이 제품화된 사례는 보고되지 않음

 

 

2. 해외 기술 동향

 

- 아직까지는 해외에서도 제품화된 사례가 보고되지 않음