- 닥터눈 CVD_Korea MFDS : [품목명] DrNoon for CVD / [품목허가번호] 제허 22-513호 / [최초허가일] 2022년 8월 1일 / [유효기간] 2022년 8월 1일 – 2027년 7월 31일 [발급기관] 식품의약품안전처
- 닥터눈 CVD_CE : EC 허가명 DrNoon / EC Certificate issued under the European Medical Device Regulation (EU MDD) / [EC 허가번호] KR21/81826550 / [최초허가일] 2021년 5월 21일 / [허가만료일] 2028년 12월 31일 / [발급기관] SGS Belgium NV
- 닥터눈 CVD_FDA : 없음 (미국 식품의약국 드노보 허가 절차 중)
망막 AI 기반
심혈관 질환 위험 평가 솔루션
닥터눈 CVD는 망막 이미지를 기반으로 미래 심혈관 질환 발생 위험을 예측하는 인공지능 솔루션입니다.
국내에서는 혁신의료기기 및 평가유예 신의료기술로 허가받은 소프트웨어 의료기기로 현재 의료 현장에서 활발하게 사용되고 있습니다. 해외에서는 두바이, 영국, 이탈리아, 폴란드 등의 의료기관에서
사용 중입니다.
닥터눈 CVD는 국내외 주요 병원, 클리닉, 건강검진센터에서 활용되며, 환자에게 조기 심혈관 질환 위험 평가 서비스를 제공하고 있습니다. 전세계 8개 지역의 의료기기 허가를 보유하고 있고, 현재까지 다수의 병원 및 클리닉에 도입되어 있습니다.
닥터눈 CVD는
어떻게 심혈관 위험을 예측하나요?
심혈관 질환은 발병하기 전까지는 증상이 없어 조기발견이 어렵지만, 심근경색이나 뇌졸중과 같은 치명적인 합병증으로 이어질 수 있습니다. 이러한 중증 질환이 발생하지 않도록 증상이 나타나기 전 조기 예방이 매우 중요합니다. 닥터눈 CVD는 망막 이미지와 인공지능을 활용해 미래의 심혈관 질환 발생 위험도를 평가하여 심혈관 질환을 조기에 예방할 수 있도록 합니다.
닥터눈 CVD 영상으로 더 자세한 내용을 알아보세요.
환자의 여정
병원을 방문한 환자의 여정을 단계별로 따라가며
닥터눈 CVD를 어떻게 만나게 되는지 살펴보세요.
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STEP 1
당뇨병, 고혈압, 고지혈증, 비만 등을 보유한 심혈관 질환 위험이 의심되는 환자의 경우 닥터눈 CVD 검사가 제안됩니다.
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STEP 2
과거 진료 내역과 건강 상태를 체크하는
진료 상담이 진행됩니다. -
STEP 3
안저카메라를 통해 양쪽 눈의 망막을
각각 한 장씩 촬영합니다. -
STEP 4
촬영된 망막 이미지는
의료기관 서버 또는 클라우드로 전송됩니다. -
STEP 5
인공지능이 심혈관 질환 발생 위험도를
자동으로 분석합니다. -
STEP 6
검사 결과 보고서를 통해 환자의
심혈관 질환 발생 위험도를 알 수 있습니다.
기존 검사와의 비교
전통적인 심혈관 검사와의 비교를 통해 닥터눈 CVD의 우수한 성능을 확인해보세요.
- 심장 CT (CACS)
- 경동맥 초음파 (IMT)
- 동맥경화도 검사 (PWV)
- 검사 방식
- 사용 편의성
- 접근성
- 장비 및 설치 공간
- 방사선 노출 여부
- 비용
- 결과 소요 시간
- 숙련자 의존도
- 정확도
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검사 방식
망막 AI 기반 관상동맥 칼슘 점수 예측
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사용 편의성
높음 (간단한 망막 사진 촬영)
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접근성
높음 (동네 의원에서도 받을 수 있는 검사)
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장비 및 설치 공간
안저카메라 설치 공간 필요
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방사선 노출 여부
없음
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비용
가장 저렴함 (병원마다 상이하고, 비급여 검사임)
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결과 소요 시간
가장 빠름 (인터넷 환경에 따라 다름,
일반적으로 3분 이내로 검사 결과 나옴) -
숙련자 의존도
낮음 (쉽고 간편한 조작 방식)
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정확도
높음 (현재의 골드 스탠다드인 심장CT 와 유사함)
주요 장점
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심장 CT 검사와 유사한 정확도로 심혈관 질환 위험을 예측할 수 있습니다.
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바늘 주사나 방사선 노출이 없는 검사로 보다 편안한 검사가 가능합니다.
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기존의 심혈관 질환 검사들과 비교했을 때 저렴한 비용으로 검사가 가능합니다.
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검사 절차는 간단하며, 결과 제공 또한 신속하게 이루어집니다.
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의원, 병원, 검진센터에서 활용 가능해 더 많은 환자에게 심혈관 평가 기회를 제공합니다.
고객사
닥터눈 CVD는 전 세계 의료기관에서 사용되며,
심혈관 질환 예방의 새로운 패러다임을 만들고 있습니다.






















논문 & 웨비나
닥터눈 CVD의 효과와 신뢰성을 뒷받침하는 임상 연구 논문을 확인해보세요.
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Original Paper
Cardiovascular disease risk assessment using a deep-learning-based retinal biomarker: a comparison with existing risk scores
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Original Paper
Pivotal trial of a deep-learning-based retinal biomarker (Reti-CVD) in the prediction of cardiovascular disease: data from CMERC-HI
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Original Paper
Validation of a deep-learning-based retinal biomarker (Reti-CVD) in the prediction of cardiovascular disease: data from UK Biobank