Stroke지는 뇌졸중 관련 기술 및 혁신성 증명, 진단 프로세스의 표준화를 위해 반드시 거쳐야 하는 뇌졸중 학술지 중 세계적으로 권위 있는 저널이다. (논문 : Automated Prediction of Proximal Middle Cerebral Artery Occlusions in Noncontrast Brain Computed Tomography)
이번 연구에서는 응급실에서 신경계 증상(두통, 어지럼증)이 있는 환자를 대상으로 가장 많이 촬영되는 비조영 뇌 CT (non-contrast brain CT) 검사에서 시술이 필요한 대혈관폐색(large vessel occlusion, 이하 LVO)을 예측하는 인공지능 알고리즘을 검증했다고 회사측은 설명했다.
회사에 따르면 제이엘케이가 개발한 이 알고리즘은 국내 5개 대학병원의 3,000여 건의 비조영 CT 데이터를 활용해 개발했으며, 학습에 사용되지 않은 대학병원 2곳의 추가 데이터로 검증해 정확하게 시술이 필요한 환자를 예측했다.
현재 미국 내 경쟁사 Viz.ai와 RAPID AI의 LVO 검출은 혈관조영 CT만을 기반으로 하고 있다. 그러나 제이엘케이의 경우 ▲혈관조영 CT 기반 JLK-LVO ▲비조영 CT 기반 JLK-CTL을 모두 보유해 대혈관폐색 검출 시장의 판도를 바꿀 수 있는 확고한 기술 차별성과 임상 유효성을 가진 것으로 나타났다.
논문의 책임 저자인 제이엘케이 최고의학 책임자 류위선 상무 (신경과 전문의)는 가장 간단한 검사인 비조영 CT의 ▲뇌실질 정보 ▲혈전 유무를 활용해 정확하게 대혈관폐색을 예측할 수 있어 MRI를 비롯한 정밀 검사가 어려운 병원에서 널리 활용될 수 있을 것으로 분석했다. 또 여전히 CT를 뇌졸중 환자의 기본검사로 활용하고 있는 유럽, 미국 등에서 제이엘케이의 입지를 넓히는 계기가 될 것으로 전망했다.
제이엘케이 김동민 대표는 “비조영 CT 영상만으로 대혈관폐색을 예측하는 것은 전문가에게도 매우 어려운 과제로 여겨진다”면서 “JLK-CTL 알고리즘을 활용하면 시술이 필요한 환자를 신속하게 식별할 수 있어 뇌경색 환자의 혈관 재개통 시간이 단축될 것으로 기대된다”라고 말했다. 또 “세계적인 뇌졸중 전문 학회지인 Stroke를 통해 새로운 개념의 대혈관폐색 검출 알고리즘을 인정받게 됐다”라면서 “JLK-CTL이 미국 뇌졸중 AI 시장의 판도를 바꾸게 될 것”이라고 강조했다.
연구에 참여한 광주∙전남지역 권역뇌혈관센터장 및 전남대학교병원 신경과 김준태 교수는 "JLK-CTL이 시술이 필요한 환자를 신속하게 식별하고 실제 시술로 이어지는 시간을 획기적으로 줄여줄 것으로 기대한다"면서 "향후 계획된 다기관 연구에서 환자 예후 개선을 입증한다면 뇌졸중 치료에 새로운 전기를 마련할 수 있는 인공지능 솔루션이 될 것"이라고 말했다.
임혜정 기자
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