피 안 뽑고 앱으로 안구 사진 찰칵…AI활용 '갑상선 합병증' 잡아내죠

"제가 의사인데도 매번 혈액 검사를 받고 결과를 기다리는 과정이 번거로웠습니다. 일반 환자들은 오죽하겠습니까. 제가 직접 쓰려고 개발한 인공지능(AI) 솔루션입니다."

갑상선기능항진증을 앓고 있는 문재훈 분당서울대병원 내분비대사내과 교수는 디지털 헬스케어 기업 '타이로스코프'를 만들게 된 배경을 이같이 설명했다. 갑상선기능항진증은 신체 대사를 촉진하는 호르몬이 과도하게 분비되는 질환으로, 자가면역 이상으로 발생하는 그레이브스병이 주된 원인이다.

갑상선 안병증은 갑상선기능항진증 환자 10명 중 2~3명이 경험하는 대표적인 합병증이다. 초기 증상이 충혈, 부종 등이어서 단순 피로나 안구건조증으로 오인하기 쉽다. 특히 내분비내과 진료실에서는 안과 진료가 필요한 시점을 육안으로 판단하기가 어렵다. 안구 돌출이나 눈꺼풀 퇴축 같은 외형적 변화, 복시와 시력 저하 등 기능적 장애가 나타난 뒤에야 협진으로 이어지는 경우가 적지 않다.

타이로스코프가 개발한 솔루션 '글랜디'는 이러한 한계를 AI 기술로 돌파했다. 전문의의 주관적 경험에 의존하던 안병증 진단 영역에 컴퓨터 비전 기술과 딥러닝 알고리즘을 도입해 표준화된 정량 데이터 기반의 진단 보조 체계를 구축했다.

환자가 일상에서 스마트폰 애플리케이션(앱)으로 눈 전면 사진을 촬영하고 간단한 증상 설문에 응하면 AI 모델 '글랜디 CAS'가 눈의 충혈 상태와 부종의 정도, 미세한 눈꺼풀 변형 등을 분석한다. 이렇게 도출된 결과는 환자의 앱 화면에 수치로 표시되는 동시에 클라우드를 통해 의료진의 진료 시스템으로 실시간 전송된다.

문 교수는 "환자들이 매일 거울을 보며 외모 변화에 불안해하기보다 자신의 상태를 객관적인 수치로 확인하면서 불안감이 줄고 치료 과정에 대한 이해도도 높아졌다"고 말했다.

글랜디 CAS는 검증 연구에서 민감도 87.9%, 특이도 95.8%를 기록했다. 활동성 안병증 환자 100명 중 약 88명을 찾아내고, 질환이 없는 정상인은 95% 이상 구분할 수 있다는 얘기다. 문 교수는 "갑상선 안병증 진단 경험이 5년 이하인 안과 전문의보다 높은 정확도를 보였다"고 말했다.

안구 돌출 정도를 측정하는 '글랜디 EXO'와 눈꺼풀 퇴축을 분석하는 '글랜디 LID' 역시 스마트폰 촬영만으로 객관적인 수치를 뽑아낸다. 의사가 특수 기구를 환자의 눈가에 대고 일일이 수동 측정해야 했던 번거로움을 덜어줬다. 글랜디 CAS와 EXO는 현재 국내 25개 의료기관에서 사용되고 있으며, 타이로스코프는 연내 도입 의료기관을 50곳 이상으로 확대할 계획이다.

타이로스코프는 갑상선 질환 전반을 관리하는 플랫폼으로 영역을 넓히고 있다. 당뇨병 환자가 자가혈당계를 활용해 혈당을 관리하듯 갑상선 환자도 일상에서 생체 데이터를 기반으로 악화 징후를 확인하고 적절한 시점에 병원을 찾을 수 있도록 하겠다는 구상이다.

다만 AI 기반 디지털 헬스케어가 의료 현장에 안착하려면 제도적 보완이 필요하다. 병원 밖에서 수집된 환자 사진이나 웨어러블 데이터를 의료진이 확인하는 행위에 대한 수가 체계가 아직 마련되지 않았기 때문이다.

[심희진 기자]