망막 혈관 이미지로 뇌졸중 위험을 예측하는 AI

뇌졸중은 전 세계적으로 매년 1억 명의 환자가 발생하며 670만 명이 이로 인해 사망합니다. 따라서 고혈압, 흡연, 당뇨 같은 고위험군에 대한 관리가 중요합니다. 하지만 이것만으로 100% 위험도를 예측할 순 없습니다.

망막 혈관은 다른 침습적 검사나 고가 장비 없이도 인체의 혈관을 쉽게 들여다볼 수 있는 장소입니다. 특히 망막 혈관 상태는 뇌 혈관 상태와 밀접한 연관이 있습니다. 따라서 이전부터 뇌졸중 위험도를 예측하려는 시도가 있어 왔으나 복잡한 혈관을 객관적으로 평가해 예측 정확도를 높이는데 한계가 있었습니다.

Retina-based Microvascular Health Assessment System (RMHAS)는 AI 모델을 통해 이런 한계를 극복하려는 시도로 UK 바이오뱅크에 등록된 68,753명의 망막 혈관 이미지를 분석해 구축했습니다.

RMHAS AI 모델은 혈관 지름, 밀도, 꼬인 정도, 가지치기 각도, 그리고 복잡도 (caliber (length, diameter, ratio) density, twistedness, branching angle and complexity)의 다섯 가지 항목을 기반으로 뇌졸중 위험도를 예측했습니다.

RMHAS를 평균 55세인 45,161명의 참가자에 적용한 결과 예측도에서 기존의 복잡한 뇌졸중 위험도 측정 도구와 동등한 예측력을 지닌 것으로 나타났습니다. 12.5년 동안 749명이 뇌졸중을 보고했는데, 그 위험도는 망막 혈관의 다섯 가지 카테고리와 밀접한 연관이 있었습니다.

망막 사진은 건강 검진을 통해 쉽게 찍을 수 있는 만큼 AI 판독 모델을 이용하면 고위험군 예측에 많은 도움이 될 것으로 기대됩니다. 앞으로 AI 기술이 의료 분야에서 점차 쓰임새가 많아질 것으로 예상합니다.

참고

https://medicalxpress.com/news/2025-01-vascular-fingerprint-eye-accurately.html

Retinal vascular fingerprints predict incident stroke: findings from the UK Biobank cohort study, Heart (2025). DOI: 10.1136/heartjnl-2024-324705

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