건국대학교병원 연구팀이 눈동자 움직임을 촬영한 사진만으로 뇌신경 이상을 구분해 진단할 수 있는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 안과 전문의 진단 과정을 모방한 이 기술은 제3·4·6번 뇌신경마비를 98% 이상의 정확도로 구분해, 응급 진료나 전문의 접근이 어려운 현장에서 활용 가능성이 주목된다.
신현진 건국대학교병원 안과 교수와 강현규 건국대학교 글로컬캠퍼스 메카트로닉스공학과 교수 연구팀은 환자가 9가지 방향으로 시선을 움직이며 촬영한 안구 사진을 분석해 뇌신경마비 유형을 판별하는 AI 진단 시스템을 개발했다고 밝혔다. 연구 결과, 이 시스템의 전체 진단 정확도는 98.8%에 달했다.
제3·4·6번 뇌신경은 눈을 움직이는 근육을 조절하는 신경으로, 손상될 경우 복시나 사시 등의 증상이 나타난다. 특히 제3뇌신경마비는 뇌동맥류 등 생명을 위협하는 질환의 초기 신호일 수 있어 신속하고 정확한 진단이 중요하다. 하지만 실제 의료 현장에서는 신경안과 전문의를 즉시 만나기 어려운 경우가 많아 진단 지연이 발생하기도 한다.
연구팀은 병원에서 일상적으로 시행되는 ‘9방향 안구사진 검사’에 주목했다. 환자가 상·하·좌·우 등 9개 방향을 주시할 때 촬영한 눈동자 사진을 AI에 입력하면, 시스템이 단계적으로 이상 징후를 분석해 뇌신경마비 유형을 구분한다. 먼저 제4뇌신경마비 여부를 판단한 뒤, 추가 분석을 통해 제3번과 제6번 뇌신경마비를 구별하는 구조로 설계됐다. 이는 실제 임상에서 의사가 가능성을 좁혀가며 진단하는 과정과 유사하다.
그 결과, AI는 제3뇌신경마비를 99.3%, 제4뇌신경마비를 97.7%, 제6뇌신경마비를 98.2%의 정확도로 진단했다. 연구팀은 이 기술이 전문의 부족 지역 병원이나 응급실에서 초기 선별 도구로 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.
신현진 교수는 “AI는 의사를 대체하는 것이 아니라 진단을 돕는 보조 도구”라며 “고령화로 뇌신경 질환이 증가하는 상황에서, 조기 선별과 진료 접근성을 높이는 데 의미가 있다”고 설명했다.
이번 연구는 안과와 인공지능을 결합한 융합 연구 성과로도 주목받는다. 신 교수는 앞서 안와골절을 진단하는 딥러닝 모델을 개발해 99.5%의 정확도를 입증했으며, 해당 연구로 2025년 대한안과학회 학술상을 수상한 바 있다. 연구팀은 향후 다른 안구운동 질환으로 적용 범위를 넓히고, CT·MRI 영상과 결합한 진단 기술로 확장하는 연구도 계획하고 있다.
신 교수는 “이미 임상에서 사용 중인 표준 검사를 AI와 결합하면 정확성과 접근성을 동시에 높일 수 있다”며 “환자 안전에 실질적으로 기여하는 의료기술로 발전시키고 싶다”고 밝혔다.
