눈으로 미리 보는 심혈관 위험

닥터눈 CVD는 간단한 눈 검사를 통해 미래의 심혈관질환 위험도를 예측하는 검사입니다.
눈 가장 안쪽의 망막을 촬영한 이미지를 분석해 당뇨, 고혈압, 심혈관질환을 조기에 발견합니다. (1)(2)

망막의 이해

어떻게 눈으로
심혈관위험을
알 수 있을까요?

눈 속 망막 혈관은 우리 몸의 혈관 상태를 직접 확인할 수 있는 유일한 창입니다.

망막은 단순히 보는 기능만 담당하는 것이 아닙니다. 망막 속 미세혈관은 전신 혈관계의 상태를 반영할 수 있어, 의사와 연구자들이 전신 건강을 살펴보는 중요한 단서로 연구해 왔습니다. (1)(2)(3)

망막 미세혈관의 변화를 통해 고혈압, 당뇨병, 심혈관질환과 같은 주요 질병을 조기에 발견할 수 있습니다. (1)

망막은 전신 혈관 건강을 들여다볼 수 있는 창입니다.
망막을 통해 우리 몸의 전반적인 혈관 건강에 대한 초기 신호를 확인할 수 있으며, 이러한 변화는 증상을 느끼기 전부터 나타날 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 검사

심장CT와 동등성이
입증된 검사

닥터눈 CVD는 심장CT 동등 수준 위험도 예측 성능을 입증해 국내 식품의약품안전처의 허가를 받은 심혈관위험평가 검사입니다.

현재 심혈관질환 예방 및 관리에 권장되는 관상동맥석회화 지수를 기반으로 방대한 양의 망막영상 데이터를 AI 학습 및 검증, 망막의 구조 및 혈관을 분석하여 정교한 방법으로 심근경색, 뇌졸중, 심부전 같은 심혈관 발생 위험을 예측합니다. (3)(4)(5)(6)(7)

*한국식품의약품안전처 승인 심혈관위험평가 소프트웨어 3등급 의료기기 (제허22-513호)

닥터눈 CVD는 비침습적이며 주사나 방사선 노출 없이 간편하게 받을 수 있습니다.
검사 후에는 검사 결과를 쉽게 이해하고 건강 관리에 활용할 수 있도록 구성된 결과지를 제공합니다.

닥터눈 CVD는 한국 뿐 아니라 유럽(CE), 영국, 호주, 브라질, 한국, 싱가포르, 말레이시아, 태국, 인도네시아 등 전 세계 9개 지역에서 의료기기로 공식 허가를 받아, 현재 다양한 의료 현장에서 사용되고 있습니다. (8)

나의 심혈관질환 위험

닥터눈 CVD 검사 결과지

검사 결과를 이해하기 쉽게 제공해, 심혈관질환 위험 수준을 확인하고 의료진과의 상담에 활용할 수 있습니다.

  • 닥터눈 CVD 점수는 망막 이미지를 AI로 분석해 개인의 심혈관질환 위험을 수치로 보여주는 지표입니다.

  • 같은 연령대와 성별의 사람들과 비교해 내 점수의 위치를 보여줍니다. 질환을 진단하는 결과가 아닌, 의료진 상담을 위한 참고 정보입니다.

  • 연령에 따른 점수 변화를 보여주어, 나이가 들면서 달라지는 위험 수준과 예방 관리의 필요성을 쉽게 확인할 수 있습니다.

  • 활동량, 수면, 체중 등 생활습관을 함께 확인해, 의료진과 필요한 관리 방법을 상담하는 데 도움을 줍니다.

안내사항

닥터눈 CVD는 질환을 진단하는 검사가 아니라 위험도를 평가하는 선별 도구입니다. 의료진은 이 결과를 병력, 활력징후, 혈액검사 결과 등과 함께 종합적으로 참고하여 다음 단계를 안내할 수 있습니다. (9)

검사 방법 알아보기

참고문헌

  1. 고혈압과 눈 (고혈압망막병증). 국가건강정보포털·질병관리청.
  2. 당뇨망막병증. 국가건강정보포털·질병관리청.
  3. AI-integrated ocular imaging for predicting cardiovascular disease: advancements and future directions. Eye (2024).
  4. Deep-learning-based cardiovascular risk stratification using coronary artery calcium scores predicted from retinal photographs. The Lancet Digital Health (2021).
  5. Quantifying the repeatability and reproducibility of Dr. Noon CVD, AI software as a medical device, for cardiovascular risk screening using retinal images. Canadian Journal of Ophthalmology (2025).
  6. Validation of a deep-learning-based retinal biomarker (Reti-CVD) in the prediction of cardiovascular disease. BMC Medicine (2023).
  7. Through the eye to the heart: a scoping review of artificial intelligence in retinal imaging for cardiovascular disease assessment. BMC Medical Informatics and Decision Making (2025).
  8. Pivotal trial of a deep-learning-based retinal biomarker (Reti-CVD) in the prediction of cardiovascular disease: data from CMERC-HI. JAMIA (October 2023)
  9. 협심증. 국가건강정보포털·질병관리청.