녹내장의 조기 발견은 시각 장애를 예방하는 데 필수적이다. 인공지능(AI)은 색 안저 사진(CFPs)을 비용 효율적으로 분석하는 데 활용될 수 있으며, 이를 통해 녹내장 선별검사의 접근성을 높일 수 있다. 색 안저 사진(CFPs)으로부터 녹내장을 선별하기 위한 AI 모델은 실험실 환경에서 유망한 성과를 보였으나, 분포 외(out-of-distribution) 및 저품질 영상의 존재로 인해 실제 환경에서는 성능이 상당히 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 인공지능 기반의 견고한 녹내장 선별(AIROGS) 챌린지를 제안한다. 이 챌린지에는 약 113,000장의 영상을 약 60,000명의 환자와 500개의 서로 다른 선별검사 센터로부터 포함하는 대규모 데이터셋이 포함되며, 판독 불가( ungradable ) 및 예기치 못한 입력 데이터에 대해 견고한 알고리즘의 개발을 장려한다. 본 논문에서는 14개 팀의 솔루션을 평가하였고, 그중 최우수 팀의 성과가 20명의 전문 안과의사 및 안경사 집합과 유사함을 확인하였다. 최고 점수를 획득한 팀은 판독 불가 영상을 실시간(on-the-fly)으로 탐지하기 위한 수신자 조작 특성 곡선(receiver operating characteristic) 아래 면적이 0.99(95% CI: 0.98-0.99)로 나타났다. 또한 다수의 알고리즘은 세 가지 다른 공개 데이터셋에서 검증했을 때도 견고한 성능을 보였다. 이러한 결과는 견고한 AI 기반 녹내장 선별의 가능성을 입증한다.

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