연구진은 딥러닝 모델을 활용하여 망막 이미지(CFP)에서 12가지 알츠하이머 관련 위험 요인을 예측하고, 이를 통해 망막 구조와 AD 위험 사이의 연관성을 분석했습니다.
모델 성능은 AUROC 0.5654~0.9480 (범주형) 및 R2 -0.0291~0.7620 (연속형)으로 나타났으며, 기존 망막 형태 측정 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.
특히 시신경 유두와 망막 혈관과 같은 생물학적으로 의미 있는 영역이 강조되었으며, 일부 위험 요인 관련 점수는 AD 발병 전후 그룹 간에 유의미한 차이를 보였습니다.