회사측에 의하면 cHS는 A.I 기술을 통해 뇌 CT 영상을 자동 분석하여 의료진에게 출혈성 뇌졸중 의심여부를 제공함으로써 진단을 보조하는 소프트웨어이다. 딥러닝 기반의 합성곱신경망(Convolution Neural Network, CNN) 모델로 구성된 출혈성 뇌졸중 분석 알고리즘은 확증 임상시험을 통해 민감도 96.23%, 특이도 95.38% 를 달성했다.
휴런은 10.8만장에 이르는 뇌출혈 환자의 뇌 CT영상 데이터를 통해 cHS를 개발했다. 이 과정에서 영상의학과 및 신경학과 전문의 10명이 출혈부위를 라벨링(labeling)하는 등 많은 노력을 기울였다. 이 후, 최근 10년간 뇌 CT 영상을 촬영한 성인 중, 236명을 대상으로 가천대 길병원(책임: 김명진 교수)과의 임상시험을 통해 유효성을 확인하여, 식약처의 최종 허가를 승인받는데 성공했다고 회사측은 설명했다.
휴런은 올해 대학병원 등 다수의 기관을 대상으로 cHS의 성능 및 안정성에 대한 임상시험을 실시하며 본격적인 사업화 작업에 착수할 예정이다.
임혜정 기자
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