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.
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
press@healthinnews.co.kr