닥터눈 심혈관 위험평가

자동으로 심혈관 질환 발생 위험도를 진단하는 망막 기반의 AI 진단 솔루션

망막 사진으로 간편하게 당신의 심혈관 질환 위험도를 미리 알고 예방할 수 있습니다.

성능

심혈관질환 발생위험을 예측하는 세계 최초의 망막 사진 기반 AI 진단 솔루션

닥터눈 심혈관 위험평가는 심혈관 질환 진단 그 이상의 솔루션입니다. 채혈이나 방사선 노출 없이도 개인화된 심혈관질환 발생위험도를 정확하게 예측합니다.

효과적인 심혈관 위험층화 기능 및 고위험군 환자 분류

Our deep-learning algorithm can estimate your Cardiovascular Disease risk as an adjunct to the formal risk assessment tools such as heart CT scan

심장 CT 검사와 동등한 성능으로 심혈관 질환 위험도 예측

닥터눈 심혈관 위험평가는 관상동맥석회화 지수를 이용하는 심장 CT 검사 성능을 충족하면서도 당신의 미래의 심혈관 질환 발생 위험도를 자동으로 진단합니다.

DrNoon 닥터눈 심혈관 위험평가를 만나보세요

DrNoon 닥터눈 심혈관 위험평가는 허가된 일부 지역에서 Reti-Eye와 Reti-CVD라는 명칭으로 사용되고 있습니다.

닥터눈 심혈관 위험평가 vs. 심장 CT 위험층화 비교

닥터눈 심혈관 위험평가는 관상동맥석회화 지수를 이용하는 심장 CT 검사 성능을 충족하면서도 당신의 미래의 심혈관 질환 발생 위험도를 저위험군, 중간 위험군, 고위험군으로 분류하고 자동으로 진단합니다.

5년 후 심혈관질환 발생 확률

닥터눈 심혈관 위험평가

망막 사진 기반의 관상동맥석회화 지수

심장 CT 검사

심장 CT 검사의 관상동맥석회화 지수

CMERC-HI 코호트에 대한 DrNoon 닥터눈 심혈관 위험평가 점수(왼편)와 심장 CT 검사 관상동맥석회화 점수(오른편)에 따른 심혈관 질환 사건 누적 발생률에 대한 Kaplan-Meier 추정치. CMERC-HI 임상 코호트(n=527)에서 딥러닝 기반 DrNoon 닥터눈 심혈관 위험평가 점수에 따른 3계층 위험층화(왼편)와 심장 CT 검사에 따른 3계층 위험층화(오른편, 0, >0-100, >100)를 사용했을 때의 심혈관 질환 사건(심부전, 뇌졸중, 심근경색 포함) 누적 발생률과 모든 원인에 의한 사망 누적 발생률. CMERC-HI=심혈관 및 대사 질환 병인학 연구 센터-고위험. CAC=관상동맥석회화. Reti CAC=DrNoon 닥터눈 심혈관 위험평가 망막 사진 기반의 관상동맥석회화.

닥터눈 심혈관 위험평가 vs. 심장 CT 성능비교

닥터눈 심혈관 위험평가와 심장 CT는 주요 임상자료에서 동일한 일치지수 (concordance index, 0.71)를 나타냈습니다. 5년 동안 닥터눈 심혈관 위험평가의 고위험군에서는 28건의 심혈관 질환 사례가 발생했으며, 심장 CT에서는 CAC 점수가 100 이상인 고위험군에서 27건의 심혈관 질환 사례가 발생했습니다. 이를 통해 유사한 위험 계층화 성능을 확인했습니다. 또한, 닥터눈 심혈관 위험평가의 저위험군에서는 단 7건의 심혈관 질환 사례만 발생했지만 고위험군에서는 28건의 심혈관 질환 사례가 발생하여 닥터눈 심혈관 위험평가에서는 고위험군의 위험이 저위험군보다 4.10배 높다는 것을 나타내었습니다. 이 차이는 p-value가 0.023으로 통계적으로도 유의미했습니다.

심혈관질환 발생 위험도

Reti-CVD 점수
Reti-CVD 점수
Reti-CVD 점수
Reti-CVD 점수
심장 CT 기반 CAC 점수*
심장 CT 기반 CAC 점수*
심장 CT 기반 CAC 점수*
심장 CT 기반 CAC 점수*
저위험
중위험
고위험
C-Statistic
0
1이상 100 미만
100 이상
C-Statistic
CVD 발병**
CVD 발병 케이스 7
CVD 발병 케이스 11
CVD 발병 케이스 28
CVD 발병 케이스 7
CVD 발병 케이스 15
CVD 발병 케이스 27
Hazard Ratio
1.00 (기준)
1.71
4.10
0.71
1.00 (기준)
2.19
3.34
0.71
p-value
0.399
0.023
0.159
0.021

*관상동맥석회화 지수(Coronary Artery Calcium score, CAC Score)
**발생건수 / 10년간 100명 당

연령, 성별, 고혈압, 이상지질혈증, 당뇨병 및 흡연을 반영하는 위험 조정 모델
참고: CMERC-HI(심혈관 및 대사성 질환 병인학 연구 센터-고위험 집단)의 데이터, N=527

핵심 가치

안전성

채혈 검사나 불필요한 방사선 노출 없이도 심장 CT 검사와 동일한 성능의 결과를 얻습니다.

합리적인 비용

뇌졸중이나 심장병을 조기 발견할 수 있어 향후의 치료 비용을 미리 절감할 수 있습니다.

높은 접근성

1차 의료 환경에서 미리 종합적인 심혈관 질환 위험 발생도를 예측하고 관리할 수 있습니다.

닥터눈 심혈관 위험평가 vs. 기존 검사 방식

닥터눈 심혈관 위험평가

망막 사진 기반의 관상동맥석회화 지수로 측정

  • 방사능 노출 또는 혈액 검사가 필요 없음
  • 망막 사진 촬영 정도의 비용
  • 1차 의료 환경에서 이용 가능
  • 검사에서 결과 진단까지 1분 안에 해결
  • 위험 평가 측면에서 기존 심장 CT와 비슷한 성능

심장 CT 검사

심장 CT 검사의 관상동맥석회화 지수로 측정

  • 고용량의 방사능 노출 위험
  • 1차 의료 환경에서 이용 가능하지 않음
  • 상대적으로 높은 비용
  • 방사선사 촬영, 영상의학과 판독, 심장전문의로부터 진단 결과를 듣기까지 수 주가 걸림

경동맥 초음파

경동맥 내중막의 두께로 측정

  • 의료진의 시술로 10분여 정도가 소요됨
  • 심혈관 질환 위험도 예측 시 관상동맥석회화 지수를 이용한 예측보다 상대적으로 낮은 정확도
  • 망막 사진 촬영보다 높은 비용 

닥터눈 심혈관 위험평가 과정

안저 촬영

안저 카메라로 조작법이 능숙한 의료관계자와 동공 확대 없이 한 눈당 한 장의 망막 사진을 촬영합니다.

업로드

이미지를 클라우드 서버에 전송하고 분석할 동안 환자 정보를 입력합니다.

분석

심혈관 질환 발생 징후를 1분 이내에 자동으로 분석합니다.

진단 결과

개인화된 건강 진단 리포트를 다운로드합니다.

진료 의뢰

고위험군 환자는 전문의에게 추가 진료를 의뢰합니다. 중, 저위험군 환자에게는 생활습관의 개선과 정기검진을 제안합니다.

7

검사부터 결과까지 1분 이내

의료기기 승인 & 상업적 사용 허가

8개 지역에서 승인 허가 완료 및 한국에서의 비급여 처방

메디웨일은 세계 최초이자 유일하게 망막-심혈관 위험평가 의료기기를 상업화하는데 성공했습니다. 닥터눈 심혈관 위험평가는 유럽 및 아시아 8개 지역에서 의료기기 승인을 받았으며, 현재 미국 FDA 승인 절차를 진행 중입니다.

닥터눈은 신의료기술 평가 유예 대상으로 확정돼 비급여 처방으로 사용 가능하게 되었습니다. 이로써 닥터눈은 1차 의료기관을 포함해 외래에서 비급여 처방이 가능한 첫 번째 의료 AI 기술로 디지털 헬스 케어 보급의 초석을 다지게 되었습니다. 

닥터눈 안과검진과 닥터눈 심혈관 위험평가는 허가된 일부 지역에서 Reti-Eye와 Reti-CVD라는 명칭으로 사용되고 있습니다.

논문

Deep-learning-based cardiovascular risk stratification using coronary artery calcium scores predicted from retinal photographs

The Lancet Digital Health

Coronary Artery Calcium (CAC) score is a clinically validated marker of cardiovascular disease risk. 

논문

Pivotal trial of a deep-learning-based retinal biomarker (Reti-CVD) in the prediction of cardiovascular disease: data from CMERC-HI

JAMIA

The potential of using retinal images as a biomarker of cardiovascular disease (CVD) risk has gained significant attention, but regulatory approval of such artificial intelligence (AI) algorithms is lacking.