인공지능
AI가 예방 안과 진료를 재구성하고 시력을 보호한다
Securities.io를 Google의 선호 소스에 추가
눈은 핵심 감각 기관으로, 우리 삶의 모든 단계에서 중요한 역할을 합니다.
눈은 외부 세계에 대한 정보를 뇌에 전달합니다. 시력이 없으면 독서, 학습, 걷기, 환경과의 상호작용 등 일상적인 작업을 수행하기 어려워집니다.
좋은 시력은 독립성을 누리고, 물론 삶의 즐거움을 누리는 데 필수적입니다.
하지만 22억 명이 시각 장애로 인해 정상적인 시각을 누리지 못하고 있습니다. 시각 장애는 눈의 상태가 시각 시스템과 그 기능에 영향을 미쳐 발생합니다.
백내장, 녹내장, 굴절 이상, 당뇨성 망막증, 연령 관련 황반변성(AMD), 노안은 시각 장애의 주요 원인 중 일부입니다.
시각 장애는 개인의 삶에 심각한 영향을 미치며, 적시의 양질의 안과 진료를 통해 많은 문제를 완화할 수 있습니다. 개인에게 미치는 영향 외에도, 시각 장애는 연간 4,110억 달러에 달하는 생산성 손실이라는 막대한 경제적 부담을 초래합니다.
따라서 시각 장애와 실명을 초래할 수 있는 안과 질환이 안과 진료 전략의 핵심 대상이 되고 있습니다.
AI in Ophthalmology
시각 장애가 개인의 삶의 질을 저하하고 전 세계적인 경제적 부담을 초래함에 따라, 의사, 과학자, 연구자들은 인공지능(AI)을 활용해 안과 진료를 혁신하려 하고 있습니다.
빠르게 진화하는 이 기술은 금융, 제조, 소매, 미디어, 의료 등 다양한 분야에서 비즈니스 효율성과 데이터 분석을 향상시켜 왔습니다.
의료와 의학 분야에서 AI의 영향력은 최근 몇 년간 급격히 증가했습니다.
AI for Early Detection: DR, Glaucoma, and AMD
안과 분야에서 AI는 안저 이미지와 환자 데이터를 분석해 녹내장, 당뇨성 망막증, AMD와 같은 질병을 조기에 발견하도록 돕고 있습니다. AI 도구는 개인 맞춤형 개입과 자동화된 진단·스크리닝을 가능하게 합니다.
이 기술은 또한 수술 보조 역할을 수행해 후보자 선별, 기술 최적화, 합병증 최소화, 수술 후 결과 예측 등을 지원합니다.
전문가들에 따르면 AI는 앞으로 전방부(전안부) 수술 분야에서도 임상·수술 실무에 점점 더 큰 역할을 할 것으로 예상됩니다.
이미 이 기술은 백내장 스크리닝·진단, 수술 단계 분류, 수술 시점 예측을 통해 수술실(OR) 워크플로를 최적화하는 데 활용되고 있습니다. 또한 AI는 백내장 수술 시 삽입되는 인공수정체(IOL)의 굴절력을 최적 계산하는 데 적용되고 있습니다.
수년간 일상적인 진료에서 수집된 방대한 문헌과 영상 데이터가 존재합니다.
스크롤하려면 스와이프 →
| 질환 / 작업 | 모달리티 | 대표 결과 | 설정 | 출처 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| 당뇨성 망막증 스크리닝 (ARDA) | 컬러 안저 사진 | VTDR에 대한 정확도 94.7% | 태국, 지역 클리닉 (2018–2020) | 전향적 시험; Google 인도/태국 라이선스 | 임상 배포 진행 중 |
| 녹내장 위험 스크리닝 | 자동 안저 카메라 + AI | AUROC 0.80; 민감도 65%; 특이도 94.6% | 호주 1차 진료 (전향적) | npj Digital Medicine (2025) | 기회적 스크리닝에 유망 |
| 각막원추증 진행 예측 | OCT + 임상 데이터 | 첫 방문 분류; 두 번째 방문 시 약 90% | Moorfields/UCL 코호트 | ESCRS 2025 발표 | 배포 전 안전성 테스트 |
How LLMs Perform vs. Ophthalmologists
한 연구에서는 AI가 비전문의 의사의 안구 문제 평가 능력을 능가하고 있다1는 사실이 밝혀졌습니다.
케임브리지 대학교가 주도한 이 연구는 대형 언어 모델(LLM)인 GPT-4의 임상 지식과 추론 능력이 이제 전문 안과 의사 수준에 근접하고 있음을 보고했습니다.
GPT-4는 전문가 안과 의사, 비전문의 주니어 의사, 레지던트와 비교 테스트를 받았으며, 각각에게 최대 87개의 안구 문제 시나리오가 제시되었습니다. 질문은 교과서에서 발췌했으며 인터넷에 자유롭게 공개되지 않아 GPT-4의 학습 데이터에 포함될 가능성이 낮습니다.
의사들은 네 가지 선택지 중 진단 또는 치료 조언을 선택해야 했습니다. 연구에 따르면 AI 모델은 주니어 의사보다 높은 점수를 받았으며, 레지던트와 전문가와 비슷한 점수를 기록했지만 최고 점수를 받은 의사들이 GPT-4보다 높은 점수를 받았습니다.
연구자들은 LLM이 의료 전문가를 대체하지는 않겠지만, 특정 상황에서 진단·조언·관리 제안을 제공해 의료 서비스를 향상시킬 수 있다고 언급했습니다.
From Lab to Clinic: Real-World Screening Results
최근 연구 AI의 녹내장 검출 적용을 실제 환경에서 평가2했습니다.
이를 위해 자동 안저 촬영과 AI 기반 스크리닝 시스템을 개발해 수용성, 실행 가능성, 정확성을 평가했습니다. 연구는 50세 이상 사람들을 대상으로 자동 안저 카메라로 안저 이미지를 촬영하고 AI가 분석하도록 했습니다.
AI 시스템은 AUROC 0.80을 달성했으며, 이는 질환을 구분하는 강력한 능력을 보여줍니다. 민감도는 65%였으며, 이는 AI가 실제 사례를 정확히 식별한 비율이고, 특이도는 94.6%로 정상인을 정확히 분류했습니다. 이전에 진단되지 않았던 161명 중 18명(11.2%)이 의뢰 가능한 녹내장으로 확인되었습니다. 연구는 다음과 같이 밝혔습니다:
“민감도가 낮고 영상 획득 제한과 같은 과제가 존재하지만, 이 시스템은 1차 진료 환경에서 기회적 스크리닝에 대한 가능성을 보여줍니다.”
한 리뷰3에 따르면, 중국 베이징 자본의과대학 안과학부는 AI가 근시 예방·관리 분야에 적용되는 방안과 과제를 탐구했습니다.
현재 전 세계적으로 20억 명 이상이 이 질환에 영향을 받고 있으며, 2050년까지 전 인구의 거의 절반이 근시에 걸릴 것으로 예상됩니다. 교정되지 않으면 근시는 시력을 손상시키고 교육·취업에 영향을 미치며, 고도 근시는 영구적인 시력 손실을 초래할 수 있습니다. 따라서 조기 진단은 진행을 관리하고 장기적인 시각 손상을 방지하는 데 중요합니다.
AI는 복잡한 의료 데이터를 분석해 유망한 도구가 될 수 있습니다.
근시를 감지하기 위해 AI 모델은 대량의 안저 사진과 OCT 영상을 학습시켜 근시와 연관된 망막 변화를 찾아냅니다. 또한 AI는 근시 발병과 연관된 행동 변화를 감지하도록 훈련될 수 있습니다. SVOne과 같은 자체 모니터링 장비도 AI를 활용해 굴절 이상을 감지합니다. 위험 요인을 발견하기 위해 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, XGBoost와 같은 기법을 사용할 수 있습니다.
AI가 임상 실무와 정책 입안에 도움을 줄 수 있지만, 도전 과제도 존재합니다.
“고품질 데이터셋을 구축하고, 모델의 다중모달 이미지 처리 능력을 향상시키며, 인간-컴퓨터 상호작용 능력을 개선하면 AI 모델을 보다 널리 임상에 적용할 수 있습니다.”
– Dr. Jifeng Yu
Addressing the Disparity
시각 문제는 전 세계적으로 널리 퍼져 있지만, 저소득·중소득 국가(LMIC)에서 시각 장애 비율이 고소득 국가보다 더 높습니다. AI를 활용해 더 많은 사람을 스크리닝함으로써 전문 안과 진료 접근성이 제한된 지역의 격차를 메울 수 있습니다.
이를 위해 구글은 ARDA(Automated Retinal Disease Assessment)라는 AI 모델을 개발했으며, 최근 이 모델을 태국과 인도의 의료 기술 기업에 라이선스했습니다. 당뇨성 망막증 감지를 위한 AI 모델을 제공했습니다.
“그들은 자체 비즈니스 모델을 구축하겠지만, 동시에 가장 필요하지만 비용을 감당할 수 없는 사람들에게 스크리닝을 제공할 것입니다. 당뇨성 망막증으로 인한 실명은 완전히 예방 가능하며, 일부 지역에서 효과적인 스크리닝을 수행하지 못한 것은 용서받아서는 안 됩니다.”
– Sunny Virmani, Google Health 프로젝트 매니저
당뇨병은 LMIC에서 점점 더 흔해지며 흐릿한 시야, 당뇨성 황반부종, 녹내장, 당뇨성 망막증 등을 일으켜 시력을 심각하게 손상시킬 수 있습니다. 후자는 혈당 과다로 혈관이 손상돼 눈 안으로 액체가 새어 들어가 발생합니다.
당뇨성 망막증은 시력 변화를 일으키며, 결국 실명에 이를 수 있습니다. 그러나 조기 진단과 치료를 통해 위험을 최대 98%까지 감소시킬 수 있습니다. 하지만 당뇨병 환자 중 스크리닝을 받는 사람은 극히 적습니다.
10여 년 전, 구글 헬스의 연구 책임자 Dale Webster와 동료들은 AI가 의료 영상으로 질병을 진단할 수 있는 능력을 테스트하기 시작했습니다.
그 결과 ARDA가 안과 전문의와 동등한 수준으로 질병을 진단할 수 있게 되었습니다.
구글 팀은 2018~2020년 사이 태국 3개 지역에서 7,651명을 스크리닝했으며, ARDA는 94.7%의 정확도를 기록해 “이 도구는 안전하고 효과적이다”라고 평가했습니다.
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AI’s Breakthrough in Managing Keratoconus
이러한 모든 진전 속에서, 연구진은 이제 각막원추증 환자 중 시력을 잃을 위험이 높은 사람을 조기에 예측해 치료와 모니터링이 필요함을 수년 전에 알려주는 AI를 개발했습니다. 이를 통해 불필요한 시술을 줄이고 시력 손실을 예방할 수 있습니다.
각막원추증은 원인이 알려지지 않은 진행성 안구 질환입니다.
이 질환에서는 각막이 뒤틀립니다. 각막은 홍채와 동공을 덮는 투명한 돔 형태의 층으로, 빛이 눈 안으로 들어와 초점을 맞추어 선명한 시야를 제공합니다.
각막이 얇아지고 원뿔 모양으로 돌출되면 각막원추증이라 부릅니다. 각막 형태 변화는 빛을 제대로 굴절시키지 못해 시야가 왜곡됩니다. 기타 증상으로는 눈부심, 빛에 대한 과민성, 흐릿한 시야가 있으며, 운전이나 독서와 같은 일상 활동이 어려워집니다.
이 질환은 주로 10대 후반~20대 초반에 발병해 시간이 지나면서 진행됩니다.
정확한 원인은 밝혀지지 않았지만, 유전적 요인이 있을 수 있으며, 각막원추증 환자 10명 중 1명은 부모도 같은 질환을 가지고 있습니다. 또한 과도한 눈 비비기, 알레르기, 콜라겐 손실에 따른 각막 얇아짐, 결합 조직 질환과도 연관됩니다.
보통 양쪽 눈에 동시에 영향을 주지만, 각 눈의 시력과 증상은 크게 다를 수 있습니다.
각막원추증 증상은 10~20년에 걸쳐 서서히 악화됩니다. 초기 단계에서는 눈의 충혈·부기, 빛에 대한 민감도·눈부심 증가, 가벼운 흐림·약간의 왜곡이 나타날 수 있습니다. 진행 단계에서는 근시·난시가 심해지고 시야가 더욱 흐리고 왜곡됩니다.
초기 단계에서는 안경이나 콘택트 렌즈로 시력 문제를 교정할 수 있지만, 진행 단계에서는 경질 가스 투과성 콘택트 렌즈가 필요할 수 있습니다.
하지만 시기가 늦어지고 질환이 악화되면 각막 이식, Intacs(소형 각막 임플란트), 각막 교차결합(CXL) 등이 필요할 수 있습니다. 현재 각막원추증을 진단하려면, 의사는 환자를 장기간 모니터링합니다.
정기 안과 검진 시 안과 전문의는 각막을 검사하고, 특수 영상을 이용해 곡률을 측정해 형태 변화를 확인합니다.
“각막원추증은 관리 가능한 질환이지만, 누가 언제 어떤 치료를 받아야 할지 판단하기가 어렵습니다. 이 문제로 인해 많은 환자가 시력 손실을 겪고 침습적 임플란트나 이식 수술을 받아야 합니다.”
– Dr. José Luis Güell, ESCRS 트러스트이자 스페인 Instituto de Microcirugía Ocular 각막·백내장·굴절 수술 부서장
하지만 연구진은 이제 AI가 각막원추증 환자 중 급히 각막 치료가 필요한 사람을 조기에 예측해, 되돌릴 수 없는 손상이 발생하기 전에 치료를 제공함으로써 시력을 구하고 각막 이식 필요성을 줄일 수 있는 획기적인 성과를 달성했습니다.
이 연구는 최근 발표되었으며, 제43회 유럽 백내장·굴절 수술 학회(ESCRS)에서 소개되었습니다.
Saving Human Vision & Healthcare Resources
Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust와 University College London(UCL) 소속 Dr. Shafi Balal과 연구진이 수행한 이 연구는 AI를 활용해 환자 안구 영상을 분석하고 다른 데이터와 결합해 어느 각막원추증 환자가 즉각적인 치료가 필요한지, 어느 환자는 모니터링만으로 충분한지를 예측했습니다.
“각막원추증은 젊은 직장 연령층에게 시각 장애를 일으키며, 서구권에서 각막 이식의 가장 흔한 원인입니다.”
– Dr. Balal
‘교차결합’이라는 단일 치료만으로도 질병 진행을 멈출 수 있습니다. 이 치료는 자외선과 비타민 B2(리보플라빈) 점적을 이용해 각막을 경화시키는 방식입니다.
하지만 교차결합은 흉터가 영구화되기 전에 시행해야 하며, 이를 통해 각막 이식 필요성을 없앨 수 있습니다. 실제로 95% 이상의 사례에서 성공률을 보이고 있습니다. Dr. Balal에 따르면:
“하지만 현재 의사는 어느 환자가 진행될지, 치료가 필요한지를 예측할 수 없으며, 대부분의 환자는 여러 해에 걸쳐 빈번한 모니터링이 필요하고, 교차결합은 이미 진행이 일어난 뒤에 시행되는 경우가 많습니다.”
따라서 AI는 각막원추증을 제때 진단할 수 있습니다.
이 AI를 위해 연구진은 Moorfields Eye Hospital에 의뢰된 각막원추증 평가·모니터링 환자군을 대상으로 전면 OCT 스캔을 포함한 데이터를 활용했습니다.
광학적 코히런스 단층촬영(OCT)은 빛 파장을 이용해 고해상도 단면 영상을 비침습적으로 촬영하는 방법으로, 황반변성, 녹내장, 당뇨성 망막증 등 안과 질환 진단에 널리 활용됩니다.
연구진은 6,684명 환자(총 36,673개 OCT 이미지)를 AI로 분석했으며, AI 모델이 첫 방문만으로 환자의 상태가 안정적인지 악화될지를 정확히 예측할 수 있음을 확인했습니다.
이는 초기 일반 검진 단계에서 AI가 환자 진행 가능성을 예측해, 진행 전이나 2차 변화가 일어나기 전에 조기 치료를 가능하게 한다는 의미입니다.
AI 모델을 이용해 환자를 두 그룹으로 분류했습니다. 저위험군은 전체 환자의 2/3에 해당해 치료가 필요 없었고, 고위험군은 1/3에 해당해 즉각적인 교차결합 치료가 필요했습니다.
두 번째 병원 방문 데이터를 포함하면 AI 모델은 최대 90%의 환자를 정확히 분류할 수 있었습니다.
Dr. Balal은 이 연구가 스캔과 환자 데이터를 결합해 각막원추증 진행 위험을 예측하는 데 있어 높은 정확도를 달성한 최초 사례라고 강조했습니다. 그는 덧붙였습니다:
“우리 연구는 AI를 활용해 어느 환자가 치료가 필요하고, 어느 환자는 모니터링만으로 충분한지를 예측할 수 있음을 보여줍니다.”
연구에 따르면, 고위험 각막원추증 환자는 질환이 진행되기 전에 예방적 치료를 받아 시력 손실을 방지하고, 복잡한 각막 이식 수술 및 회복 부담을 줄일 수 있습니다.
반면 저위험 환자는 불필요한 모니터링을 피해 의료 자원을 절감할 수 있습니다.
“알고리즘에 의한 효율적인 환자 분류는 전문가를 가장 필요로 하는 분야로 재배치할 수 있게 합니다.”
– Dr. Balal
연구진은 현재 수백만 개의 안구 스캔을 학습시켜 보다 강력한 AI 알고리즘을 개발 중이며, 이 알고리즘은 각막원추증 진행 예측뿐 아니라 유전성 안질환 및 안구 감염 탐지 등 특정 작업에 맞게 맞춤형으로 활용될 수 있습니다.
AI 알고리즘이 지속적으로 효과를 입증한다면, 이 기술은 젊은 직장 연령층 환자들의 시력 손실과 복잡한 관리 전략을 궁극적으로 방지할 것입니다.
알고리즘은 현재 임상 현장에 배치되기 전 추가 안전성 테스트를 거칠 예정입니다.
Investing in AI-driven Eye Care
Alcon AG (ALC.SW ) (ALC )는 스위스에 기반을 둔 안과 치료 회사로, 수술 및 시력 관리 부문을 통해 백내장, 녹내장, 망막 질환, 굴절 이상 등 다양한 질환에 대한 제품군을 연구·제조·판매합니다.
Alcon AG (ALC )
시가총액 396억 달러에 현재 ALC 주가는 $77.78이며, 연초 대비 8.81% 하락, 연말 최고가 $100 이상에서 약 23% 하락한 수준입니다. EPS(TTM)는 2.25, P/E(TTM)는 34.41이며, 배당수익률은 0.43%입니다.
2025년 2분기에 Alcon은 매출이 4% 증가한 26억 달러를 기록했습니다. 해당 분기 희석 EPS는 $0.35였습니다.
ALC 가격 차트
이 기간 동안 영업 현금 흐름은 8억 8,900만 달러였으며, 2025년 상반기 자유 현금 흐름은 6억 8,100만 달러였습니다. Alcon은 주주에게 2억 8,700만 달러를 반환했습니다.
새 제품인 Tryptyr, Systane Pro PF, Precision7, PanOptix Pro, Voyager, Unity VCS 등에 대한 “초기 수요가 견고하다”고 언급한 CEO David J. Endicott는 다음과 같이 말했습니다:
“아직 초기 단계이지만, 이러한 출시가 매출 성장 가속화, 현금 창출, 장기적인 주주 가치를 제공하는 데 기여할 것입니다.”
Latest Alcon AG (ALC) Stock News and Developments
Conclusion
전 세계 수천만 명이 시각 장애 또는 실명의 위험에 처해 있는 상황에서, AI가 질병 진행을 예측하고 치료 결정을 안내하는 능력은 예방 안과 진료의 새로운 시대를 열었습니다. 알고리즘이 더욱 정교해짐에 따라 AI는 임상의가 시력을 보호하고, 의료 비용을 절감하며, 삶의 질을 향상시키는 데 큰 역할을 할 것입니다.
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References:
1. Thirunavukarasu, A. J., Mahmood, S., Malem, A., Foster, W. P., Sanghera, R., Hassan, R., Zhou, S., Wong, S. W., Wong, Y. L., Chong, Y. J., Shakeel, A., Chang, Y.-H., Tan, B. K. J., Jain, N., Tan, T. F., Rauz, S., Ting, D. S. W., & Ting, D. S. J. (2024). Large language models approach expert-level clinical knowledge and reasoning in ophthalmology: A head-to-head cross-sectional study. PLOS Digital Health, (Version of Record), published 17 2024년 4월. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000341
2. Jan, C. L., Joseph, S., Vingrys, A. J., et al. (2025). Prospective pragmatic trial of automated retinal photography and AI glaucoma screening in Australian primary care. npj Digital Medicine, 8, 386. (Version of Record), published 1 2025년 7월. Received 9 2025년 3월; accepted 2 2025년 6월. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01768-y
3. Liu, N., Li, L., & Yu, J. (2025). Application of artificial intelligence in myopia prevention and control. Pediatric Investigation, (Version of Record), published 18 2025년 3월. https://doi.org/10.1002/ped4.70001
