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혈액 채취 없이 눈 속 망막 사진만으로 당뇨병과 고혈압 등 주요 만성질환을 동시에 선별할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 검사 부담을 줄이면서도 대규모 인구를 빠르게 선별할 수 있어 공중 보건 분야에서 활용 가능성이 주목된다.

 

중국·영국·싱가포르 공동 연구팀은 안저 컬러 사진을 기반으로 다중 질환을 탐지하는 AI 프레임워크 ‘레티-파이오니어(Reti-Pioneer)’를 개발하고 성능을 검증했다고 밝혔다. 이 기술은 망막 사진의 품질을 스스로 판단하고 질환 특징을 분석하는 다중 모듈 구조로 설계됐다.

 

연구팀은 모델 학습을 위해 영국 바이오뱅크와 중국 병원 데이터 등을 활용해 5만 3,865명의 망막 사진 10만 7,730장을 AI에 입력했다. 이후 적용 가능성을 확인하기 위해 티베트, 신장, 광시 등 중국 다양한 지역과 싱가포르 다인종 집단을 포함한 1만 1,616명의 망막 사진 2만 3,232장을 별도로 분석했다.

 

분석 결과, 이 AI 모델은 제2형 당뇨병에서 예측력 지수(AUROC) 0.833을 기록했다. 이어 통풍 0.832, 골다공증 0.787, 고혈압 0.740, 고지혈증 0.736, 갑상선 질환 0.699로 6개 질환 전반에서 안정적인 검출 성능을 보였다.

 

검사 속도 역시 기존 방식 대비 크게 단축됐다. 1차 의료기관에서 진행된 예비 임상시험에서 환자 1인당 평균 검사 시간은 30.6초(±6.0초)로 측정됐다.

 

연구팀은 이 기술이 인종이나 지역 차이에 영향을 크게 받지 않고 일관된 진단 능력을 유지했다고 설명했다. 특히 화질이 낮거나 흐릿한 망막 이미지에서도 딥러닝 기반 품질 인식 기능을 통해 주요 질환 특징을 포착할 수 있는 것으로 나타났다.

 

이에 따라 고가 장비나 전문 인력이 부족한 지역에서도 활용 가능한 대안 진단 수단이 될 수 있다는 평가가 나온다.

 

제1저자인 샤오인 장(Xiayin Zhang)은 “레티-파이오니어는 비침습적이고 저비용의 안저 촬영을 통해 의료 취약 지역에서도 대규모 검진을 가능하게 한다”고 밝혔다. 다만 “현재 정확도는 광범위한 임상 적용 기준에는 아직 미치지 못한다”며 추가적인 대규모 무작위 대조 임상시험을 통한 검증 필요성을 강조했다.

 

이번 연구 결과는 2026년 4월 국제학술지 ‘네이처 메디신(Nature Medicine)’에 ‘망막 이미징을 통한 다중 질환 탐지용 AI 프레임워크’라는 제목으로 게재됐다.