제이엘케이, 국제 학술지에 '심방세동 연계 뇌졸중 치료 판단 기준점 정량화' 발표

국제 학술지 연구 통해 심방세동 뇌졸중 치료 의사결정의 객관성·일관성 입증 뇌졸중-심방세동 연계 솔루션으로 ‘뇌·심장 융합 AI’ 시장 독점 예고

의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이(322510, 대표 김동민)는 MRI 기반 뇌졸중 AI 솔루션 ‘JBS-01K(JLK-DWI)’가 심방세동 뇌졸중 환자 치료에서 핵심적인 의사결정 기준을 정량화한 기술로 주목받고 있다고 16일 밝혔다. 뇌와 심장을 연결하는 융합 의료 AI의 출발점이라는 평가다.

최근 국제 학술지 Journal of Stroke에 게재된 이번 연구는, 심방세동으로 인한 뇌졸중 환자 치료 과정에서 가장 중요한 판단 요소 중 하나인 항응고제 투여 시점 결정에 있어 AI 기반 정량 분석이 임상적 신뢰성을 확보할 수 있는지를 검증하는 데 초점을 맞췄다. Journal of Stroke는 뇌졸중 치료 가이드라인과 임상 전략 수립에 직접적인 영향을 미치는 학술지로, 2024년 기준 피인용지수(Impact Factor) 8.6을 기록하고 있다.

이번 연구에는 고려대학교 구로병원, 전남대학교병원, 분당서울대학교병원 등 국내 주요 뇌졸중 전문 의료기관이 참여했으며, 총 6734명의 급성 뇌졸중 환자 데이터를 기반으로 분석이 이뤄졌다. 연구진은 심방세동으로 인한 뇌졸중 환자군을 중심으로, AI가 제시한 판단 결과와 전문의 합의안 간의 일치도를 비교했다.

분석 결과, 제이엘케이 AI와 전문의 합의안 간 일치도는 87.4%를 기록했으며, 신뢰도 지수인 Cohen’s Kappa 값은 0.81로 ‘매우 높음’ 수준으로 나타났다. 이는 숙련된 전문의 두 명이 동일 영상을 판독했을 때의 일치도(Kappa 0.62)를 상회하는 수치로, 심방세동 뇌졸중 환자의 치료 개시 시 핵심이 되는 중증도 판단 영역에서 AI가 의료진 간 판독 편차를 줄이는 보조 도구로 활용될 수 있음을 시사한다.

‘JBS-01K(JLK-DWI)’는 MRI 확산강조영상(DWI)을 3차원으로 분석해 뇌경색 병변을 자동 분할하고, 이를 기반으로 뇌경색 유형(LAA, SVO, CE, Others)을 분류하는 솔루션이다. 기존에는 의료진이 병변의 크기와 위치, 형태를 종합적으로 판단해 치료 전략을 수립해야 했으나, 해당 솔루션은 AI 기반 정량 분석 결과를 통해 보다 일관된 기준으로 유형 분류 정보를 제공함으로써 치료 판단을 체계적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

제이엘케이는 이 같은 기술 경쟁력을 바탕으로, 심방세동이라는 심장 질환을 기점으로 뇌와 심장을 연결하는 융합 의료 AI 전략으로 사업 영역을 확장하고 있다. 회사는 2025년 4월 메디아나, 뷰노, 셀바스AI와 함께 ‘Medical AI Strategic Alliance(MASA)’를 출범시킨 바 있다.

현재 메디아나와는 뇌경색 환자 중 심장 유래 색전증(CE)이 의심되는 환자를 대상으로, 심방세동 유무를 판단하기 위한 홀터 검사에 메디아나의 유무선 통합 웨어러블 장치와 제이엘케이의 뇌졸중 진단 AI 솔루션을 연계하는 프로젝트를 진행 중이다. 또한 재발 방지를 위한 연속 모니터링 영역에서도 협력을 확대해, 뇌·심장 데이터를 연계한 AI 기반 진단·예측 기술의 공동 연구 및 사업화를 추진하고 있다.

제이엘케이 김동민 대표는 “심방세동은 심장 질환이지만 뇌졸중과 직결되는 대표적인 뇌-심장 연결 질환”이라며 “제이엘케이는 뇌졸중 AI 솔루션을 기반으로, 뇌와 심장을 아우르는 의료 AI 전략을 지속적으로 확장해 나갈 것”이라고 말했다.

©제이엘케이