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가톨릭대 여의도성모병원의 황호식 교수 연구팀은 마이봄샘 영상을 분석하는 기술을 개발하여 그 정확도를 입증했습니다.

마이봄샘은 눈꺼풀에 위치한 피지샘의 일종으로, 안구 표면에 마이봄이라는 기름을 분비하며 눈물막에 지질층을 형성합니다. 이 지질층은 눈물의 증발을 막아주는 중요한 역할을 합니다. 그러나 마이봄샘이 막히거나 기름이 분비되지 않으면 증발형 안구건조증이 발생할 수 있습니다. 마이봄샘 기능 장애는 안구건조증의 주요 원인 중 하나입니다.

황 교수 연구팀은 여의도성모병원의 마이봄샘 영상 빅데이터와 광주과학기술원의 딥러닝 기술을 활용하여 마이봄샘의 소실 정도를 정량적으로 분석하는 방법을 개발했습니다. 이를 위해 1000장의 마이봄샘 사진에서 눈꺼풀 영역과 마이봄샘 영역을 표시한 후, 안구건조증 전문의들이 마이봄샘의 소실 정도를 점수화했습니다. 그 중 800장을 광주과학기술원의 딥러닝 모델로 학습시킨 후, 딥러닝 모델과 전문의의 판독 결과를 비교 분석했습니다. 이 결과, 마이봄샘 소실 정도의 검증 정확도에서 딥러닝 모델이 73.01%로 전문의의 53.44%보다 우수한 성능을 보였습니다.

황 교수는 "마이봄샘 영상을 촬영하는 장비의 데이터를 이용하여 딥러닝 모델을 개발했기 때문에 이 기술을 실제 의료기기에 적용하여 안구건조증의 진단과 치료에 활용할 수 있을 것"이라며, "앞으로 전향적 연구를 통해 임상 효용성을 평가하고 첨단 의료기기의 상용화를 위해 공동연구를 지속할 것"이라고 밝혔습니다.

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