1분 1초가 위급한 뇌졸중 응급 현장에서, 단 3초 만에 혈전(피떡)을 찾아내는 인공지능(AI) 기술 임상적 가치가 입증됐다.
의료 AI 전문기업 제이엘케이(대표 김동민)는 자사 뇌경색 분석 솔루션 'JLK-CTL'이 대규모 임상 검증을 통해 빠르고 정확하게 대혈관 폐색을 탐지해 낼 수 있음을 증명했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 대한신경과학회 공식 학술지 'Journal of Clinical Neurology' 최신호에 게재되며 기술 신뢰성을 국제적으로 공인받았다.
뇌졸중, 특히 중증도 높은 '대혈관 폐색'은 뇌의 큰 혈관이 혈전으로 막히는 초응급질환이다. 이때 응급실에서 기본적으로 촬영하는 비조영 CT 영상에서는 혈전이 막고 있는 동맥이 주변보다 하얗게 보이는 고음영 동맥 징후(HAS)가 나타날 수 있는데, 이는 막힌 혈관을 찾아낼 수 있는 중요한 초기 단서다. 하지만 이 신호는 매우 미세해 판독이 까다롭고, 전문의 경험에 따라서도 진단 차이가 발생할 수 있다.
JLK-CTL은 이 '고음영 동맥 징후'를 딥러닝 기술로 포착하도록 훈련된 AI 솔루션으로 수많은 CT 영상을 학습해, 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 미세한 단서까지 정확하게 찾아내 혈전의 위치, 길이, 부피를 3차원으로 분석해 낸다.
연구는 국내 7개 대형 뇌졸중 센터에서 1,812명의 방대한 환자 데이터를 기반으로 진행됐으며, 서로 다른 제조사 CT 장비를 사용한 데이터를 포함해 실제 병원 환경에서의 호환성과 범용성까지 검증했다.
무엇보다 중요한 것은 AI가 분석한 혈전 부피가 클수록 실제 뇌 손상(뇌경색) 부위도 크다는 점이 증명됐다는 사실이다. 이는 JLK-CTL이 단순히 혈전을 찾는 것을 넘어, 향후 환자의 예후를 예측하고 치료 방향을 결정하는 데 중요한 근거를 제공할 수 있음을 시사한다고 회사 측은 설명했다.
제이엘케이는 이번 임상 데이터를 바탕으로 JLK-CTL 신뢰성과 유효성을 확보함에 따라, 향후 미국 FDA, 일본 PMDA 인증 등 글로벌 인허가 절차에도 탄력을 받을 것으로 기대하고 있다. 특히 다양한 CT 장비 벤더의 데이터를 포함해 개발된 본 알고리즘은 글로벌 병원 환경에서도 높은 호환성과 적용 가능성을 갖춘 것이 장점이다.
제이엘케이 류위선 최고의학책임자는 “JLK-CTL은 영상 판독 인력이 부족한 환경에서도 신속하고 정확한 진단을 지원할 수 있어, 글로벌 시장에서 수요가 높을 것으로 예상된다”며 “이번 연구 결과는 해외 진출과 판로 확대에도 중요한 근거 자료가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 한국보건산업진흥원 및 다부처 의료기기개발사업단의 지원을 받아 수행됐으며, 제이엘케이는 해당 성과를 바탕으로 국내외 대형 병원 및 AI 의료기기 도입을 고려 중인 국가들과의 협력을 확대해 나갈 방침이다.