According to an embodiment of the present invention, a method of analyzing an iris image by artificial intelligence for diagnosing dementia in real time on a smartphone comprises: a step of receiving input images obtained by photographing an eye of a user from a user terminal； a step of extracting a region of interest to extract the iris from the input images； a step of resizing the extracted region of interest into a square shape, and scaling the size of the region of interest； a step of applying a deep neural network to the resized and scaled region of interest； a step of applying detection and segmentation to an image obtained by applying the deep neural network to detect a lesion region； and a step of determining the position of the lesion region by the detection, and determining the shape of the lesion region by the segmentation to diagnose dementia. The step of extracting the region of interest includes a step of excluding a region which is not used in dementia diagnosis from the input images to extract the region of interest which is a minimal region required to extract the iris. The step of applying the deep neural network includes a step of comparing a region which is not extracted as the region of interest among the input images to apply the deep neural network by giving a weight to the region of interest. The step of diagnosing dementia includes a step of diagnosing the type of dementia based on the position and the shape of the lesion region.본 발명의 일실시예에 따른 스마트폰 상에서 실시간으로 치매를 진단을 하기 위해 홍채 영상을 인공지능으로 분석하는 방법은, 사용자 단말로부터 사용자의 눈을 촬영한 입력 영상을 수신하는 단계； 상기 입력 영상으로부터 홍채를 추출하기 위해 관심 영역(Region of Interest)을 추출하는 단계； 추출된 상기 관심 영역을 정사각형 형태로 리사이징하고, 상기 관심 영역의 크기를 스케일링하는 단계； 리사이징 및 스케일링된 상기 관심 영역에 대해 심층 신경망을 적용하는 단계； 상기 심층 신경망을 적용함으로써 획득된 영상에 대해 디텍션(detection) 및 세그먼테이션(segmentation)을 적용하여 병변 영역을 검출하는 단계； 상기 디텍션을 통해 상기 병변 영역의 위치를 판단하고, 상기 세그먼테이션을 통해 상기 병변 영역의 형상을 결정함으로써, 치매를 진단하는 단계를 포함하고, 상기 관심 영역을 추출하는 단계는, 상기 입력 영상으로부터 치매 진단에 이용되지 않는 영역을 배제함으로써 홍채를 추출하기 위해 필요한 최소 영역인
