Sex differences in quantitative fundus parameters measured by artificial intelligence: a cross-sectional community study
중국의 21,000명 이상의 참가자를 대상으로 한 대규모 단면 연구에서, 안저 사진에 대한 AI 정량 분석 결과 수많은 전신 질환을 조정한 후에도 대체로 안정적으로 유지되는 혈관, 시신경 유두 및 망막 파라미터 전반에 걸쳐 유의미한 성별 차이가 있음이 밝혀졌다.
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인간의 눈은 종종 영혼의 창이라고 불리지만, 의사들과 연구자들에게 눈은 점점 더 신체의 나머지 부분을 보여주는 창으로 간로되고 있습니다. 눈의 뒤쪽에 위치한 빛에 민나민 층인 망막은 의사가 절개 없이 혈관과 신경을 볼 수 있는 유일한 신체 부위입니다. 이 미세한 구조들은 신체의 전반적인 건강 상태에 매우 민art기 때문에, 이들의 모양이나 크기 변화는 다른 증상이 나타나기 훨씬 전부터 심장, 혈압 또는 대사 문제의 신호를 보낼 수 있습니다. 수년 동안 과학자들은 인공지능을 사용하여 이러한 특징들을 극도로 정밀하게 측정해 왔으며, 단순한 눈 사진 한 장을 수백 가지 특정 수치들로 이루어진 상세한 지도로 바꾸어 놓았습니다. 그러나 근본적인 질문 하나가 계속 남아 있었습니다. 바로 이 지도들이 사람의 성별에 따라 다르게 보이는가 하는 점입니다. 남성과 여성이 서로 다른 신체 크기와 호르몬 프로필을 가지고 있다는 것은 알고 있지만, 눈의 구조 중 어느 정도까지가 이러한 생물학적 차이에 의해 형성되는지, 아니면 당뇨병이나 고혈압과 같은 다른 건강 상태에 의한 것인지는 명확하지 않았습니다 질환을 포착하도록 훈련된 컴퓨터 프로그램이 남성과 여성의 '정상적인' 눈이 어떻게 생겼는지 모른다면, 건강한 차이를 질병의 징후로 오해할 수 있기 때문입니다.
이를 밝히기 위해 중국 간저우의 한 대규모 연구팀은 대규모 지역사회 건강 검진 프로그램을 활용했습니다. 그들은 21,000명 이상의 데이터를 수집하여 32,000장 이상의 고품질 망막 사진을 확보했습니다. 연구의 목표는 아픈 눈을 찾는 것이 아니라, 건강한 남성과 여성 사이의 기준점(baseline) 차이를 이해하는 것이었습니다. 연구팀은 각 이미지를 분석하기 위해 EVisionAI라는 정교한 인공지능 시스템을 사용했습니다. 인간 의사가 화면을 응시하는 대신, 이 소프트웨어는 혈관의 너비부터 시신경 유두의 모양, 시신경 주변 조직의 밀도에 이르기까지 49가지의 뚜렷한 특징들을 측정했습니다. 연구진은 이러한 측정값들을 남녀 간에 비교하였으며, 고콜레스테롤, 신장 기능, 간 건강과 같은 20가지의 다양한 전신 건강 상태를 세심하게 조정하여, 발견된 차이가 단순히 특정 질병 때문이 아니라 진정으로 성별과 연관된 것인지 확인했습니다.
연구 결과, 성별은 눈의 구조에 있어 강력한 요인임이 드러났습니다. 연령과 건강 상태를 고려한 후에도 연구진은 측정된 49가지 특징 중 41가지에서 유의미한 차이를 발견했습니다. 가장 일관된 차이는 시신경이 눈으로 들어오는 부위인 시신경 유두(optic disc)에서 나타났습니다. 남성은 시신경 유두가 더 가로로 길고 둥글며, 유두의 크기에 비해 중심 함몰부(cup)가 더 큰 경향이 있었습니다. 반면, 여성의 유두는 약간 더 세로 방향으로 기울어져 있었습니다. 이러한 차이는 사소한 것이 아니었습니다. 이는 대부분의 측정값에서 일관되게 나타났습니다. 예를 들어, 유두의 세로 높이와 가로 너비의 비율은 남성에게서 눈에 띄게 낮았으며, 유두 중심에서 가장자리까지의 거리 또한 달랐습니다.
또한 혈관과 주변 조직에서도 뚜렷한 패턴이 발견되었습니다. 남성은 평균적으로 동맥이 더 좁기 때문에 일반적으로 정맥 대비 소동맥의 비율이 낮았습니다. 또한 남성은 시신경 바로 주변 영역에서는 혈관 밀도가 더 높았지만, 선명한 중심 시력을 담당하는 황반 근처의 망막 중앙부에서는 더 낮은 밀도를 보였습니다. 나아가 시신경 주변 조직인 시신경 주위 위축(peripapillary atrophy)은 남성에게서 더 크고 뚜렷했습니다. 신경 주변에 창백한 고리처럼 보이는 이 영역은 여성보다 남성에게서 더 높고 넓었습니다. 흥限り하게도, 연구진은 이러한 차이가 20가지의 다른 건강 상태를 조정한 후에도 대체로 동일하게 유지된다는 것을 발견했습니다. 이는 눈의 구조적 차이가 고혈압이나 당뇨병의 발병률 차이와 같은 단순한 부작면이 아니라, 생물학에 깊이 뿌리박고 있음을 시사합니다.
가장 흥미로운 발견 중 하나는 남성에게만 영향을 미치는 질환인 전립선 비대증(prostatic hyperplasia)과 관련되었습니다. 연구진은 전립선 비대증이 있는 남성이 그렇지 않은 남성과 비교하여 다른 눈의 특징을 보이는지 조사했습니다. 그 결과, 전립선 비대증이 있는 남성은 시신경 중심에서 가장자리까지의 거리가 더 짧고 특정 구역의 혈관 밀도가 더 낮다는 것을 발견했습니다. 이는 남성 인구 내에서도 특정 건강 상태가 눈의 지형을 미세하게 변화시킬 수 있음을 시사합니다. 그러나 고혈당이나 신장 문제와 같이 연구된 대다수의 다른 건강 상태에 대해서는, 남녀 간의 차이가 안정적으로 유지되었습니다. 연구는 이러한 흔한 질병들이 자연적인 성별 차이를 지우거나 역전시키지 못한다는 것을 보여주었습니다.
이러한 명확한 결과에도 불구하고, 연구진은 아직 말할 수 없는 부분에 대해 주의를 기울이고 있습니다. 이 연구는 특정 시점의 스냅샷이기 때문에, 이러한 차이가 특정 건강 결과의 원인이 된다거나 안구 자체의 크기와 완전히 독립적이라는 점을 증명할 수는 없습니다. 남성은 평균적으로 여성보다 안구 길이가 긴 경향이 있으며, 이러한 물리적 크기 차이는 시신경의 모양과 망막 조직의 밀도에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 모든 참가자의 안구 길이를 정확히 측정하지 않았기 때문에, 이 연구는 보편적인 생물학적 법칙으로서가 아니라 이 특정 집단에서 나타나는 모습 그대로를 기술하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 이 연구는 중요한 참조 지도를 제공합니다. 즉, 인공지능이 녹내와 같은 안과 질환을 선별하거나 심혈관 위험을 평가하는 데 사용될 때, 남성에게 정상적인 기준과 여성에게 정상적인 기준을 이해하도록 보정되어야 함을 보여줍니다. 이러한 자연적인 변이를 무시한다면, 컴퓨터가 기대하는 여성의 눈 모양과 다르다는 이유만으로 건강한 남성의 눈을 비정상으로 분류하는 오진이 발생할 수 있습니다. 이러한 기초적인 차이를 확립함으로써, 본 연구는 미래의 안과 진료가 이를 가능하게 하는 기술만큼이나 정밀하고 개인화될 수 있도록 돕습니다.
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