건국대학교 병원 안과 신현진 교수와 건국대학교 글로컬캠퍼스 메카트로닉스공학과 강현규 교수 연구팀은 눈동자 움직임을 찍은 사진을 분석하여 뇌신경 이상을 진단하는 인공지능(AI) 시스템을 개발했다. 이 AI 시스템은 환자가 9가지 방향으로 시선을 돌리며 촬영한 눈동자 사진을 분석해 제3, 4, 6번 뇌신경마비를 구분하는 기술로, 정확도는 98.8%에 달한다.

이번 연구는 SCI급 국제학술지 'Applied Sciences'에 게재됐다.

제3, 4, 6번 뇌신경은 눈을 움직이는 근육을 조절하는 중요한 역할을 한다. 이 신경들이 손상되면 복시(사물이 겹쳐 보임)나 사시(눈의 정렬 이상)가 발생한다. 그 중에서도 제3뇌신경마비는 뇌동맥류와 같은 생명에 위협적인 질환의 징후일 수 있어 빠른 진단이 무엇보다 중요하다.

▲(왼쪽)건국대병원 안과 신현진 교수,

   (오른쪽)건국대학교 글로컬캠퍼스 메카트로닉스공학과 강현규 교수

하지만 실제 진단 현장에서 신경안과 전문의를 바로 만날 수 없는 경우가 많고, 복시가 발생하더라도 정확한 원인을 찾아내는 것은 쉽지 않다. 이에 연구팀은 병원에서 자주 시행되는 9방향 안구사진 검사에 주목했다. 환자가 9가지 방향을 볼 때 촬영되는 눈동자 사진을 이용해, AI는 제3, 4, 6번 뇌신경마비를 98.8%의 정확도로 구분할 수 있었다.

이 AI 시스템은 단순히 데이터를 넣고 결과를 도출하는 방식이 아닌, 실제 의사의 진단 과정을 모방한다. 눈동자 사진에서 이상 징후를 포착한 후, 제4번 뇌신경마비 전용 네트워크로 재분석을 진행하고, 여러 방향에서 이상이 포착되면 제3, 6번 뇌신경마비를 구분하는 네트워크가 단계적으로 판단하는 방식이다. 이러한 과정은 경험 많은 의사가 증상별로 가능성을 좁혀가는 방법과 유사하다.

연구 결과, 이 AI는 제3뇌신경마비를 99.3%, 제4뇌신경마비를 97.7%, 제6뇌신경마비를 98.2% 정확도로 진단했다. 신현진 교수는 "AI는 의사를 돕는 보조 도구로 활용되며, 특히 전문의가 부족한 지역 병원이나 응급실에서 유용하게 쓰일 수 있다"고 설명했다. 고령화 사회에 따라 뇌신경 질환이 증가하는 추세에서, 다양한 질환 데이터를 축적함으로써 조기 선별 도구로서의 가치가 더욱 커질 것으로 기대된다.

이번 연구는 안과와 AI 융합 연구 분야에서 중요한 성과로 주목받고 있다. 신현진 교수는 이전에도 안와골절 진단을 위한 딥러닝 모델을 개발해 99.5%의 정확도로 골절을 검출해냈으며, 이 연구로 2025년 대한안과학회 학술상을 수상했다. 연구팀은 이번 성과를 바탕으로 다른 안구운동 질환이나 CT, MRI와 같은 영상 검사와 결합한 확장 연구도 계획하고 있다.

신 교수는 "이미 현장에서 사용되는 표준 검사에 AI를 접목하면 진단의 정확성과 접근성을 동시에 높일 수 있다"며, "환자 안전을 실질적으로 높이는 의료기술로 발전시키고 싶다"고 말했다.