스마트폰 카메라로 당뇨병 진단…정확도 81%

일반 스마트폰 카메라로 당뇨병을 발견할 수 있는 알고리즘이 개발됐다.

캘리포니아주립대학 샌프란시스코(University of California – San Francisco) 연구팀이 일반 스마트폰 카메라로 제2형 당뇨병을 발견할 수 있는 기술을 개발했다. 

이 기술을 적용한 결과 당뇨병 진단 정확도는 81%로 나타났다. 특히 음성예측(negative predictive value, NPV) 결과도 92~97%로 정확했다. 

연구 결과(A digital biomarker of diabetes from smartphone-based vascular signals)는 의학저널 ‘네이처 메디신(Nature Medicine)’에 8월 17일(현지시각) 실렸다.

출처: Nature Medicine, A digital biomarker of diabetes from smartphone-based vascular signals

연구팀은 스마트폰 카메라를 이용해 혈류량 변화를 측정하는 PPG(광혈류 측정, photoplethysmography)로 당뇨병으로 인한 혈관 손상을 감지했다. 이를 인공지능(AI)로 분석해 당뇨병 발생 여부를 판단한다.

광혈류 측정이라는 기술은 혈액이 붉은색을 띠고 있어 적색광은 반사되고 녹색광은 흡수하는 매우 간단한 사실을 기반으로 녹색 LED와 빛에 민감한 감광센서를 사용해 혈류량을 감지한다. 

연구팀은 무작위 시험 전에 먼저 이미 확인된 당뇨병 환자의 오래된 PPG 데이터를 수정하고 스마트폰 딥러닝 알고리즘이 실제로 당뇨병을 검출할 수 있는지 알아봤다. 

아이폰으로 심박수를 측정하는 ‘아즈미오 인스턴트 심박수(Azumio Instant Heart Rate)’ 앱를 사용한 미국 헬스 빅데이터 온라인 ‘헬스 e하트 스터디(Health eHeart Study)’에 등록한 53,870명의 PPG 기록 300만여 건을 적용한 결과 당뇨병 발생 예측이 대부분 정확했다.

이밖에 연령, 성별, 체질량지수, 인종과 같은 당뇨병 위험요소를 복합적으로 적용할 경우 당뇨병 진단 정확도는 더 올라갔다.

알고리즘의 성능이 유방암 유방조영술이나 자궁경부암 자궁경부 세포검사 등과 같은 정확도로 뛰어나다. 특히 검사에 통증이 없어 이번 연구가 상용화되면 앞으로 간편하게 당뇨병을 진단할 수 있게 된다.

김들풀 기자 itnews@