닥터눈 안과검진
녹내장, 백내장, 기타 망막질환에 대한 망막 기반 AI 진단 솔루션
망막 사진 촬영으로 안질환 발생 위험도를 자동으로 측정한 후 안과 전문의의 추가 진료가 필요한지 알 수 있습니다.
성능
정확한 안질환 위험도 진단
닥터눈의 알고리즘은 양질의 방대한 의료데이터를 기반으로 개발되었고, 저명한 의료 전문가들의 엄격한 검증을 거쳤습니다. 닥터눈 안과검진은 안과전문의의 진단과 동등한 96% 이상의 정확도를 자랑합니다.
진료 현장에서 바로 확인 가능한 결과
안저 촬영 후 안질환 징후를 자동으로 진단 후 1분 내 리포트를 받아볼 수 있어 안과전문의의 추가 진료가 필요한지 바로 알 수 있습니다.
닥터눈으로 조기 발견과 예방이 가능한 안질환들
망막질환 - 당뇨병성 망막벽증, 황반변성, 망막전막
매체혼탁 - 백내장, 유리체 혼탁, 유리체 출혈
녹내장 - 녹내장성 시신경 유두, 망막 신경 섬유층 결손, 시신경 유두 출혈
의뢰가 필요한 안질환 진단
DrNoon 닥터눈 안과검진은 간편한 망막 사진 촬영으로 망막 이상, 녹내장, 매체 혼탁과 같이 의뢰가 필요한 안질환들을 자동으로 측정해냅니다. 이러한 안질환들이 측정된 경우 DrNoon 닥터눈 안과검진은 환자들이 안과전문의의 추가 진료를 받도록 제안합니다.
정상 상태의 망막
망막 이상
녹내장
매체 혼탁
치명적인 안질환
실명과 시력 저하의 주요 원인은 녹내장, 노인황반변성, 백내장, 당뇨망막병증과 같이 노화와 관련된 안질환들입니다.
녹내장
녹내장은 시신경 기능에 이상을 초래하고 해당 시야의 결손을 유발하는 질환으로 서서히 진행되며 바로 치료하지 않을 경우 영구적인 시력 손상을 일으킴
노인황반변성
신체의 노화에 따라 황반 기능이 저하됨으로써 시력이 떨어지거나 상실되는 질병으로 발생된 경우, 운전이나 읽기, 쓰기와 같은 일상생활에 어려움을 초래함
백내장
백내장은 수정체가 혼탁해져 빛을 제대로 통과시키지 못하게 되면서 안개가 낀 것처럼 시야가 뿌옇게 보이는 질환으로 대부분의 경우 노화와 관련이 있고 노인들에게 자주 발생함
당뇨망막병증
당뇨망막병증은 흔한 당뇨병 합병증으로 망막의 미세혈관이 손상되고 영구적인 실명을 초래하는 심각한 질환이나 초기에는 무증상인 경우가 많아 환자들이 인지하지 못하고 지나치기 쉬움
핵심 가치
합리적인 비용
녹내장, 백내장, 기타 망막질환의 조기 발견 및 관리를 통해 향후 들 수 있는 비용을 절감할 수 있습니다.
높은 접근성
다양한 의료기관에서 손쉽게 검사가 가능하여 추가 진료 예약과 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
예방 효과
안과 전문의의 진료 전에 당신의 안질환 발생 위험도를 미리 알 수 있습니다. 무엇보다 조기 진단으로 빠른 치료가 가능합니다.
DrNoon 닥터눈 안질환 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
안질환 발생 위험 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.
검사부터 결과까지 1분 이내
의료기기 승인 & 상업적 사용 허가
8개 지역에서 승인 허가 완료
메디웨일은 세계 최초이자 유일하게 망막을 기반으로 안질환 평가 의료기기를 상업화하는데 성공했습니다. 닥터눈 안과검진은 유럽 및 아시아 8개 지역에서 의료기기로서 승인을 받았습니다.
닥터눈 안과검진과 닥터눈 심혈관 위험평가는 허가된 일부 지역에서 Reti-Eye와 Reti-CVD라는 명칭으로 사용되고 있습니다.
논문
Multi-categorical deep learning neural network to classify retinal images: A pilot study employing small database
PLOS ONE
Deep learning emerges as a powerful tool for analyzing medical images. Retinal disease detection by using computer-aided diagnosis from fundus image has emerged as a new method.
Abstract
Deep learning is effective for classifying non-referable versus referable eye conditions using fundus photographs
Investigative Ophthalmology & Visual Science