AI는 실제로 얼마나 빠르게 발전하고 있으며, 이는 녹내장 환자와 연구자들에게 어떤 의미를 가질까요?

최근 몇 년간 인공지능(AI)은 놀라운 속도로 발전해 왔습니다. 불과 몇 년 전만 해도 요원하다고 여겨졌던 작업들을 새로운 AI 모델이 수행하고 있으며, 이러한 도약은 안과 진료를 포함한 여러 분야의 벤치마크, 제품 및 연구 혁신에 반영되고 있습니다. 이 글에서는 AI 발전의 구체적인 척도를 살펴보고, 이것이 녹내장 진료 및 연구에 어떤 의미를 갖는지 해석합니다. 이미 환자들에게 도움을 주고 있는 AI 도구의 실제 사례를 강조하고, 임상 시험부터 가까운 미래의 혁신에 이르기까지 다가올 새로운 개발을 요약하며, 환자와 연구자들이 오늘날 내일의 발전에 대비하기 위해 탐색할 수 있는 질문들을 제안합니다.

AI 발전은 어떻게 측정되고 있으며 (얼마나 빠르게 성장하고 있을까요)?

연구자들은 어려운 작업(벤치마크)에서의 성능과 모델 설계, 데이터, 컴퓨팅 개선 사항을 추적하여 AI 발전을 측정합니다. 지난 몇 년 동안 이 세 가지 요소 모두 폭발적으로 증가했습니다. 예를 들어, 한 분석에 따르면 AI 능력의 "최전선"은 2024년경 급격히 가속화되어 이전 연도에 비해 개선 속도가 거의 두 배가 되었다고 합니다 (epoch.ai) (epoch.ai). 기본적으로 AI 시스템은 이제 불과 몇 년 전보다 거의 두 배 빠르게 또는 두 배 더 잘 문제를 해결할 수 있습니다.

왜 이런 일이 일어나고 있을까요? 2010년 이후, 선도적인 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 컴퓨팅 파워는 대략 6개월마다 두 배로 증가하여 (medium.com) 매년 4~5배의 컴퓨팅 성장을 이끌어냈습니다. 텍스트나 이미지와 같은 훈련 데이터 세트 또한 폭발적으로 증가하여, 데이터 세트 크기는 대략 매년 세 배로 커지고 있습니다 (medium.com). 동시에 모델 크기(매개변수 수)는 매년 두 배로 증가하고 있습니다. 대규모 컴퓨팅, 대규모 데이터, 대규모 모델이라는 이 세 가지 추세는 결합하여 일부 사람들이 빠른 AI 스케일링의 "삼위일체"라고 부르는 현상을 만들어내고 있습니다 (medium.com).

그 결과, 능력은 종종 급격하게 향상됩니다. 불과 몇 년 전만 해도 기본적인 추론 작업에 어려움을 겪었던 최첨단 AI 모델은 이제 수학적으로 복잡한 문제를 해결하고, 요청에 따라 사실적인 이미지를 생성하며, 심지어 유창하게 의학 지식 대화를 나눕니다. 예를 들어, OpenAI의 GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 특정 크기 임계값에서 능력의 급격한 도약을 보여주었습니다 (medium.com). 각 새 세대(GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5 등)는 광범위한 벤치마크에서 이전 세대를 능가했습니다. 비전(이미지) 작업을 위한 특수 시스템도 확산 모델과 신경망이 전례 없는 정확도로 사실적인 이미지를 생성하거나 미묘한 패턴을 감지하면서 급증했습니다. 요컨대, 개선 속도는 느린 선형 상승이 아니라 원시 지표와 실제 영향 모두에서 가속화되고 있습니다 (epoch.ai) (medium.com).

핵심 요점: AI 발전은 구체적이고 측정 가능하며, 지난 2~3년간 표준 벤치마크 및 실제 작업 성능이 거의 두 배로 증가했습니다. 이는 10년 전에는 공상 과학 소설에서나 볼 수 있었던 새로운 도구들이 많은 사람이 예상하는 것보다 빠르게 등장하고 있음을 의미합니다.

오늘날 녹내장 진료의 AI

녹내장은 전 세계적으로 되돌릴 수 없는 시력 손실의 주요 원인이며, AI가 이를 탐지하고 관리하는 데 도움이 될 수 있다는 점이 점점 더 명확해지고 있습니다. 몇 가지 AI 기반 도구는 이미 실용화되거나 그 근접 단계에 있습니다.

• AI 강화 안저 (망막) 사진 촬영: AI 소프트웨어를 탑재한 스마트폰과 휴대용 카메라는 녹내장 검진에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 2023년 임상 연구에서는 온보드 오프라인 AI 모델(Medios AI-Glaucoma)이 탑재된 스마트폰 안저 카메라(PMC+5)를 사용했는데, 참조 가능한 녹내장 감지에 대해 93.7%의 민감도와 85.6%의 특이도를 달성했습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 이 연구에서 AI는 실제 녹내장 사례의 94%를 정확하게 식별했으며, 이는 동일한 이미지를 본 녹내장 전문의의 60%와 비교됩니다. 이는 AI를 탑재한 적당한 성능의 스마트폰 카메라조차도 초기 녹내장을 표시하는 데 놀랍도록 뛰어난 성능을 발휘할 수 있음을 시사합니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• AI를 통한 시야 분석: 또 다른 스마트폰 기반 예시는 딥러닝을 사용하여 시야 검사 데이터(Humphrey Field Analyzer 차트)를 분석하는 앱인 iGlaucoma입니다. npj Digital Medicine에 발표된 대규모 연구에서 iGlaucoma 시스템은 수천 명의 환자 시야를 평가했으며, 녹내장 감지에 대해 곡선 아래 면적(AUC) 0.966 (95.4% 민감도 및 87.3% 특이도)을 달성했습니다 (www.nature.com). 간단히 말해, 이 AI는 표준 녹내장 시야 검사 결과를 사용하여 전문가만큼이나 녹내장을 식별할 수 있어 놓쳤을 수도 있는 질병을 발견하는 데 도움이 됩니다. 스마트폰 앱과 클라우드 처리를 통해 작동하여 녹내장 분석을 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

• 일차 진료에서의 임상 시험 증거: 2025년, 연구자들은 호주 일반의(GP) 진료실에서 AI 기반 망막 검진 시스템의 전향적 시험("실제 환경" 연구)을 보고했습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 여기서 50세 이상의 GP 방문 환자들은 자동 카메라로 비산동 안저 사진을 촬영했으며, 이 사진은 녹내장 위험에 대해 AI 알고리즘으로 분석되었습니다. AI 시스템은 AUROC 0.80 (전반적인 정확도의 좋은 척도)을 달성했으며, 65%의 민감도와 94.6%의 특이도를 보였습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 실제로는 녹내장을 가지고 있었지만 이를 알지 못했던 161명의 환자 중 AI가 18명(11%)을 전문가 검토가 필요하다고 정확히 표시했습니다. 환자와 진료소 직원은 시스템을 수용 가능하다고 평가했습니다. 민감도는 개선될 수 있지만, 이 연구는 AI 검진이 일차 진료 환경에서 대규모로 작동한다는 것을 보여주었습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• 향후 검진 도구 및 승인: 영국에 본사를 둔 iHealthScreen이라는 회사는 표준 컬러 안저 이미지를 분석하는 AI 기반 녹내장 검진 도구(iPredict-Glaucoma)에 대한 특허까지 획득했습니다. 회사 발표에 따르면, 이 AI는 1분 이내에 보고서를 생성하며 환자를 참조 가능한 녹내장 환자와 그렇지 않은 환자로 분류할 수 있습니다. 그들은 녹내장 식별에 대해 약 94.3%의 정확도를 보고합니다 (eyewire.news). (이는 아직 FDA 승인을 받지 못했지만, 기업들이 현재 실용적인 제품을 어떻게 개발하고 있는지 보여줍니다.) 또한, 당뇨병성 망막병증 검진을 위한 FDA 승인 IDx-DR 시스템과 같은 관련 안과 질환에 대한 기존 AI 의료 기기들은 미래의 녹내장 AI 도구를 위한 규제 경로를 마련하고 있습니다.

전반적으로, 현재 어떤 것이 나와 있을까요? 얼리 어답터(대부분 연구 및 시범 프로그램)들은 눈 사진이나 시야 검사를 분석하는 AI 도구를 가지고 있습니다. 이 도구들은 녹내장 의심 환자를 안과 전문의에게 신속하게 알릴 수 있습니다. 진료실에서는 일부 의사들이 망막 신경 섬유층 얇아짐 등을 위한 내장된 AI 분석 기능을 포함하는 상업용 OCT(광학 단층 촬영) 장치를 사용하고 있습니다. 또한 안과 병원은 환자 스캔에서 우려되는 변화를 확인하는 AI 프로그램을 시범 운영할 수 있습니다.

환자를 위한 요점: AI는 이미 초기 녹내장 검진 및 진단에 도움을 주기 시작했습니다. 진료실에서 "AI"라는 단어를 직접 보지 못할 수도 있지만, 의사가 디지털 영상을 사용한다면 AI 알고리즘이 배경에서 조용히 망막이나 시력 검사를 분석하고 있을 수 있습니다. 자원 부족 지역이나 검진 프로그램에서는 스마트폰 기반 AI 검사가 말 그대로 임상의의 손바닥 안에 녹내장 검사를 가능하게 하고 있습니다 (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 약국이나 일차 진료에서 새로운 녹내장 검진에 대해 듣게 된다면, AI 강화 카메라나 앱을 사용하는지 문의하십시오. 증거에 따르면 이러한 도구는 사람이 놓칠 수 있는 사례를 찾아낼 수 있습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com).

다음은 무엇인가요? 녹내장 연구 및 임상 시험의 AI

AI 개발이 매우 빠르게 가속화됨에 따라 녹내장 진료를 위한 새로운 도구의 파이프라인이 나타나고 있습니다. 주시해야 할 몇 가지 영역은 다음과 같습니다.

• 진행 예측: 연구자들은 AI를 사용하여 어떤 환자가 더 빨리 악화될지 예측하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 연구에서는 수년간의 환자 기록(EHR 데이터)을 사용하여 "생존" AI 모델을 구축했습니다. 이 모델은 녹내장 환자가 수술을 필요로 할지 여부와 시기를 예측했습니다. 상위 모델(딥러닝 및 트리 기반 AI)은 0.77~0.80 정도의 일치 지수를 달성하여 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) 기존 통계 방법을 능가했습니다. 이는 AI가 언젠가 환자와 의사에게 "당신의 질병은 향후 몇 년 안에 빠르게 진행될 가능성이 있으므로 조기 개입을 고려해 봅시다"라고 말할 수 있음을 의미합니다. 이러한 AI 위험 점수는 고위험 환자에 대한 더 빈번한 검진 또는 선제적 치료와 같이 후속 조치를 개인화할 수 있습니다.

• 검사 품질 향상: AI는 영상 자체를 향상시키는 데도 사용되고 있습니다. 일부 그룹은 딥러닝을 사용하여 오래되거나 저품질의 OCT 스캔(또는 안저 사진)을 "업스케일"하고 노이즈를 제거하여 손실된 세부 정보를 효과적으로 복구합니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 이를 통해 진료소는 더 빠르거나 저렴한 스캔을 사용하면서도 신경 얇아짐을 정밀하게 감지할 수 있습니다. 심지어 시간이 지남에 따라 일련의 이미지를 정렬하여 사람이 놓칠 수 있는 시신경 유두의 매우 느린 변화를 강조하는 AI도 있습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• 다른 데이터와의 통합: 영상과 유전 또는 임상 데이터를 결합하는 하이브리드 모델이 개발 중입니다. 예를 들어, 연구들은 망막 스캔 과 환자의 위험 요인(나이, 안압, 가족력) 모두에 AI를 훈련하여 예측력을 향상시키고 있습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 성공한다면, 미래의 도구는 환자의 모든 데이터를 한 번에 처리하여 "녹내장 위험 점수"를 생성할 수 있을 것입니다.

• 시력 회복 연구: 진단을 넘어 AI는 최첨단 치료법과 교차합니다. 아직 녹내장에 사용할 수는 없지만, 언젠가 시력을 회복하는 데 도움이 될 수 있는 광유전학/신경 보철 및 유전자 치료 분야의 AI 연구 노력이 있습니다. 예를 들어, 연구팀은 AI를 사용하여 망막 또는 뇌 임플란트의 자극 패턴을 최적화하는 **"스마트 인공눈"**을 개발하고 있습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 최근 실험실의 획기적인 발전은 시각 피질과 양방향으로 통신하는 뇌 임플란트와 관련이 있었습니다. 실험에서 AI 제어 임플란트가 신경 반응에 적응했기 때문에 맹인 자원자들은 실시간으로 모양과 글자를 인식했습니다 (neurosciencenews.com). 이는 매우 초기 단계 연구(녹내장에 국한되지 않는 모든 원인의 심각한 시력 손실에 대한)이지만, 시신경이 너무 손상된 경우 AI 지원 시력 보철물이 결국 녹내장 환자에게 일부 기능적인 시력을 되돌려줄 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한 AI는 유전자 치료 설계에도 사용됩니다. 예를 들어, 망막 세포에서 최적의 바이러스 전달 경로 또는 새로운 분자 표적을 찾는 데 사용되어 시신경 보호를 위한 차세대 치료법 개발을 가속화할 수 있습니다.

• 진료 전달을 위한 새로운 기기: 시장에 출시될 신제품을 주시하십시오. 기업들은 시야의 초점을 조절할 수 있는 AI 구동 콘택트렌즈나 안경을 개선하고 있으며, 이는 주변 시야 손실에 도움이 될 수 있습니다. 원격 의료 도구는 AI를 사용하여 전문의가 녹내장 환자를 원격으로 평가할 수 있도록 할 것입니다(예: 환자가 태블릿으로 집에서 시야 검사를 받고, AI가 결과를 사전 검진). AI가 안내하는 로봇 수술 도구 또한 떠오르는 아이디어이며, 이는 미래에 특정 녹내장 수술을 더 안전하거나 정밀하게 만들 수 있습니다.

요약하자면, AI의 여러 녹내장 적용 분야에 대한 후기 개발 및 임상 시험이 이미 진행 중입니다. 연구자들은 당뇨병성 망막병증에서 이미 보았듯이, 몇 년 안에 AI 기반 녹내장 도구에 대한 FDA (또는 동등한 기관) 승인을 볼 수 있을 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 녹내장 전문의와 임상의는 곧 이러한 도구를 진료에 통합해야 할 것입니다. 예를 들어, 새로운 AI의 성능을 환자 모집단에 대해 검증한 후 의존해야 할 것입니다.

다가오는 시력 회복 및 획기적인 기술

더 멀리 내다보면, 현재의 AI 및 신경 공학 추세가 계속된다면 녹내장 치료에 대한 매우 낙관적인 비전이 나타납니다. 즉, 실명할 수 있는 환자의 시력을 보호하고 잠재적으로 회복시키는 것입니다. 몇 가지 가능성은 다음과 같습니다.

• 신경 보철 시력: 위에서 언급했듯이, 최첨단 기술은 뇌 및 망막 임플란트에 있습니다. 이미 망막을 전기적으로 자극하여 조잡한 시력을 생성하는 망막 임플란트(Argus II와 같은)가 있습니다. 새로운 연구는 이러한 임플란트와 AI를 결합하고 있습니다. 예를 들어, 2025년 한 검토에서는 AI를 인공눈에 통합하면 장치가 뉴런을 자극하는 방식을 최적화하고 사용자에게 시각 출력을 향상시킬 수 있다고 언급했습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). 최근 획기적인 발전은 맹인 자원자의 시각 피질에 전극을 직접 이식하고, 실시간으로 자극을 조절하는 폐루프 AI를 활용했습니다. 자원자들은 패턴과 글자를 인식할 수 있었는데, 이는 미세한 빛 깜박임을 넘어선 모든 장치에 대한 최초의 시도였습니다 (neurosciencenews.com). 이러한 "양방향" AI 구동 임플란트가 계속 발전한다면, 다음 10년 안에 말기 녹내장 환자에게도 부분적인 기능적 시력을 제공하는 장치가 나올 수 있을 것으로 생각됩니다(물론 임상 사용을 위해서는 훨씬 더 많은 테스트가 필요합니다).

• 스마트 약물 개발: AI 모델은 새로운 녹내장 치료법을 찾는 속도를 획기적으로 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝은 유전 데이터와 망막 세포 생물학을 분석하여 신경 보호 인자(시신경 세포를 살아있게 하는 물질)를 식별할 수 있습니다. 한 연구에서는 AI를 사용하여 녹내장 약물에 대한 유망한 분자 표적을 선택했습니다 (www.thebrighterside.news). 이러한 연구가 성공한다면, 시력 손실이 발생하기 전에 신경 손상을 막는 것을 목표로 하는 AI 가속화 신경 보호 치료법이 개발되는 것을 볼 수 있을 것입니다.

• AI가 안내하는 재생 치료법: 녹내장을 위한 유전자 치료와 세포 치료(망막 신경절 세포를 재생하거나 강화하는 것을 목표로 함) 또한 AI가 도움을 줄 수 있는 영역입니다. AI는 자연적인 망막 신호 전달을 모방하는 유전자 편집 또는 줄기세포 치료법을 설계하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 녹내장에 대해서는 아직 추측 단계이지만, 전반적인 추세는 AI 기반 생의학 연구가 이전보다 더 빠르게 신경을 치유하고 조직을 복원하는 새로운 방법을 밝혀내고 있다는 것입니다.

본질적으로, 임플란트를 통한 부분적인 시력 회복이나 맞춤형 유전자 치료와 같이 공상 과학 소설에서나 볼 수 있었던 혁신들이 이제는 가능하게 되고 있습니다. 하지만 우리는 신중해야 합니다. 각 단계는 신중한 임상 시험을 필요로 합니다. 이러한 첨단 치료법은 아직 여기에 없지만, AI는 그 뒤를 잇는 가능성 있는 기술 중 하나입니다.

실제 시나리오: 환자와 과학자들이 주시해야 할 사항

이를 구체화하기 위해 몇 가지 시나리오를 고려해 봅시다.

• 환자 시나리오: 58세의 앨리스는 최근 초기 녹내장 진단을 받았습니다. 다음 방문 시, 그녀의 안과 의사는 AI 기반 OCT 스캔을 사용하여 신경 섬유층의 의심스러운 얇아짐을 강조합니다. 의사는 AI 알고리즘이 질병 진행과 일치하는 패턴을 표시했으므로 앨리스는 안약을 꾸준히 사용하고 6개월 후에 다시 방문해야 한다고 설명합니다(1년을 기다리는 대신). 나중에 앨리스는 인근 지역 진료소에서 스마트폰 검진 앱이 시험 중이라는 기사를 읽습니다. 그녀는 집에서 자신의 상태를 추적하기 위해 앱을 사용해 볼 수 있는지 의사에게 묻습니다. 의사는 (연구에서 검증된) 앱이 시야나 눈 사진을 기록하고 녹내장에 대한 즉각적인 위험 점수를 제공할 수 있다고 설명합니다. 앨리스는 연구에 참여하여 매달 휴대폰으로 검사를 업로드합니다. 앱의 AI는 그녀의 질병이 안정적으로 유지됨을 확인하여 그녀에게 마음의 평화를 줍니다.

• 연구자 시나리오: 첸 박사는 녹내장 진행에 대한 연구를 개발하고 있습니다. AI가 급성장하고 있음을 알고 있는 그녀는 컴퓨터 과학자들과 협력하여 대규모 공개 OCT 스캔 및 환자 결과 데이터셋에 딥러닝을 사용합니다. 그들은 어떤 환자가 가장 빠르게 시력을 잃을지 예측하는 모델을 훈련하여 새로운 영상 바이오마커를 식별하기를 희망합니다. 그들은 동시에 새로운 AI 안과 앱을 추적합니다. 새로운 FDA 승인 녹내장 검진 AI 기기가 출시되면, 첸 박사는 자신의 진료소에서 표준 검사와 비교하기 위한 소규모 시험을 계획합니다. 그녀는 또한 안과 AI 컨퍼런스에 참석하여 자신의 연구비 제안서가 자동화된 도구를 고려하도록 합니다. 정보를 계속 습득함으로써 첸 박사는 AI 도구를 활용하여 더 빠른 발견을 할 수 있도록 연구를 준비합니다.

이 예시들에서 주목해야 할 점:

• 환자는 검진 옵션에 대해 문의해야 합니다. 여러분의 진료소나 약국에서 새로운 AI 기반 검진이 얼마나 접근 가능한가요? AI 안과 검사 광고를 본다면, 그것이 임상적으로 검증되었는지 문의하십시오. 의사에게 AI 도구(스마트폰 안저 촬영 등)가 더 쉬운 모니터링을 위해 사용될 수 있는지 물어보십시오.
• 환자는 가능하다면 임상 시험 또는 데이터 등록에 참여해야 합니다. 녹내장 연구자들은 AI 모델을 효과적으로 훈련하기 위해 다양한 환자 데이터가 필요합니다. (적절한 동의를 통해) 연구에 참여하는 것은 새로운 AI 도구가 시장에 출시되는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 연구자와 임상의는 AI 문헌 및 지침을 계속 숙지해야 합니다. 예를 들어, 녹내장의 AI에 대한 검토 논문을 읽거나 의료 AI 워크숍에 참석하십시오. AI 전문가와 협력하여 데이터를 분석하는 것을 고려하십시오. 다른 질병의 이미지 또는 유전학에서 효과가 있었던 기술은 종종 녹내장 연구에도 적용됩니다.
• 환자와 의료 제공자 모두 한계를 인지해야 합니다. AI 도구는 여러분과 같은 환자(유사한 배경, 영상 장치 등)에게 검증되었을 때 가장 잘 작동합니다. 항상 "이 AI가 저와 같은 사람들에게 테스트되었습니까?" 또는 "위양성률은 얼마입니까?"라고 질문하십시오. 어떤 도구도 완벽하지 않다는 것을 이해하십시오. AI는 전문가의 판단을 대체하는 것이 아니라 보조 도구입니다.

AI로 시력 보호하기: 진료팀에 질문할 사항

이러한 발전과 함께 환자들이 물어볼 수 있는 질문과 취해야 할 단계는 다음과 같습니다.

• "저에게 이용 가능한 AI 기반 녹내장 검진이 있습니까? 얼마나 정확한가요?"
• "저의 안과 의사가 망막 스캔이나 시야에 대한 자동 분석을 사용합니까? 제 경우에 무엇을 발견했습니까?"
• "제가 참여할 수 있는 임상 시험이나 새로운 치료법(신경 보호 약물 등)이 있습니까? 특히 AI 도구와 관련된 것이요?"
• "어떤 모바일 앱으로 시야나 안압을 추적해야 합니까? 만약 제가 그러한 자가 모니터링을 한다면, AI 분석이 의사에게 도움이 될 수 있을까요?"

연구자와 임상의를 위한 질문:

• "환자 진료에 AI 예측을 어떻게 통합할 수 있습니까? 새로운 장비나 교육이 필요합니까?"
• "AI 모델을 훈련하거나 테스트하는 데 사용할 수 있는 녹내장 관련 데이터셋은 무엇입니까?"
• "규제 기관이 녹내장 AI 도구를 언제쯤 승인할 수 있으며, 보험은 이를 어떻게 처리할까요?"

신뢰할 수 있는 의학 뉴스를 읽고, 안과 건강 웨비나에 참석하거나, 환자 권리 옹호 단체에 가입하는 등 적극적으로 행동하는 것은 우리 모두가 AI 발전을 활용하고 뒤처지지 않도록 도울 것입니다.

결론

AI 기술은 놀랍도록 빠르게 발전하고 있으며, 최근 몇 년간 명확한 다각적인 발전을 보여주었습니다. 녹내장의 경우, 이미 그 영향을 보기 시작했습니다. 더 접근하기 쉬운 검진, 임상 검사의 자동 분석, 질병 진행에 대한 더 스마트한 예측 등이 그것입니다. 앞으로 몇 년 안에 AI 도구는 일상적인 녹내장 진료의 일부가 되어 박리를 발견하고 치료를 맞춤화하는 데 도움을 줄 것으로 예상됩니다. 더 나아가, AI는 심각한 질병을 가진 환자의 예후를 극적으로 바꿀 수 있는 시력 회복(보철물 또는 유전자 치료를 통해) 연구까지 가능하게 하고 있습니다.

환자들에게 이것은 녹내장을 조기에 발견하고 면밀히 모니터링하는 더 강력한 방법을 의미합니다. 연구자와 임상의에게는 질병을 이해하고 싸울 새로운 도구를 의미합니다. 정보를 계속 습득하고 올바른 질문을 하는 것은 모든 사람(환자와 의료 제공자)이 이러한 혁신의 혜택을 누릴 수 있도록 할 것입니다. 안과 진료의 AI 시대가 도래했으며, 녹내장의 경우 이는 진단, 치료, 그리고 심지어 미래에 시력을 회복하는 것까지 변화시킬 것을 약속합니다.

출처: 최근 연구 및 검토에서는 이러한 추세와 기술을 문서화하고 있습니다 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com) 등을 참조하십시오.