제이엘케이, '뇌실질 정보, 혈전 유무’ 예측 가능한 인공지능 알고리즘 개발

제이엘케이, '뇌실질 정보, 혈전 유무’ 예측 가능한 인공지능 알고리즘 개발

美 뇌졸중학회 공식저널에 'Stroke'에 게재

▲ Unsplash
 

의료 인공지능 코스닥 상장기업 제이엘케이(대표 김동민)는 지난 24일 뇌졸중 최고 권위 미국 학술지인 <Stroke>에 자사가 개발한 비조영 CT 대혈관폐색 예측 AI 솔루션 'JLK-CTL'의 임상적 유효성과 성능을 검증한 연구 논문이 게재됐다고 밝혔다. 

Stroke지는 뇌졸중 관련 기술 및 혁신성 증명, 진단 프로세스의 표준화를 위해 반드시 거쳐야 하는 뇌졸중 학술지 중 가장 권위 있는 저널이다.

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 검증했다. 

▲ 비조영 CT ‘대혈관폐색 예측 AI’ 뇌졸중 최고 권위 美 학술지 Stroke서 성능 입증


비조영 CT는 특히 응급실에서 가장 많이 촬영되고, 뇌졸중 환자 진단에서 가장 먼저 사용되는 중요한 검사로 국내에서만 연간 약 600만 건의 뇌 CT 촬영이 이뤄진다.

제이엘케이가 개발한 이번 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. 

제이엘케이 ▲혈관조영 CT 기반 JLK-LVO ▲비조영 CT 기반 JLK-CTL을 모두 보유해 대혈관폐색 검출 시장의 판도를 바꿀 수 있는 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 것"으로 분석했다. 

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. 

한편 이번 논문에는 제이엘케이 연구진과 함께 전남대학교병원, 분당서울대병원, 고려대학교 구로병원, USC Keck 의과대학의 의료진 등이 검증에 참여했다. 


글. 우정남 기자 insight1592@gmail.com

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