뇌졸중 인공지능(AI) 솔루션 전문기업 제이엘케이는 급성 뇌경색 자동 검출 인공지능(AI) 알고리즘 성능 검증 논문이 네이처 자매지 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다고 20일 밝혔다.

뉴시스 보도에 따르면, 이번 연구는 국내 10개 대학병원에서 수집한 총 1만820건의 확산강조영상(DWI) 기반 MRI 영상을 활용해 진행됐으며, 단일 질환·단일 영상 분야 기준 세계 수준 규모다.

제이엘케이 연구진은 DWI 영상을 기반으로 급성 뇌경색 병변을 자동 분할하는 AI 알고리즘을 개발·검증했다. 학습 데이터가 증가할수록 성능은 초기에 가파르게 개선됐지만, 일정 규모 이상에서는 개선 폭이 둔화되는 '수익 체감' 구간이 확인됐다.

연구진은 약 1000~2000건만으로도 임상 적용에 필요한 최소 정확도에 도달할 수 있음을 밝혀, 의료영상 AI 개발의 효율적 기준을 제시했다는 평가다.

또 외부 병원 영상 50건을 활용한 도메인 적응(domain adaptation) 실험에서도, 소규모 학습 데이터만으로 대규모 모델에 필적하는 정확도를 달성했다. 이는 병원 간 프로토콜 차이로 발생하는 도메인 간 성능 저하(domain shift) 문제를 최소한의 비용으로 극복할 수 있음을 보여준다.

응급실 실사용 데이터 기반 검증에서도 높은 성능을 입증했다. 뇌졸중 의심 환자 838명을 대상으로 한 시험에서 AI는 민감도 99%로 미세 병변까지 검출했으며, 컷오프 값(0.087 mL) 적용 시 특이도 73%를 기록해 불필요한 후속 검사를 줄일 수 있는 가능성도 확인됐다.

회사 관계자는 "DWI는 급성 허혈성 뇌졸중 진단에 필수적인 영상 기법이지만, 초급성기나 뇌간 등에서 발생하는 미세 병변은 전문가도 진단이 어렵다"며 "이번 연구는 대규모 데이터 기반의 AI 솔루션이 실제 임상에서 골든타임 확보에 실질적인 도움을 줄 수 있음을 보여준 사례"라고 설명했다.

류위선 제이엘케이 최고의학책임자(CMO)는 "다기관 대규모 DWI 데이터와 도메인 적응 기술을 결합해, 실제 임상 환경에서도 높은 검출 정확도를 확인했다"며 "이번 성과는 JLK DWI, JLK CTL 등 자사 뇌졸중 솔루션의 글로벌 확장성과 미국 FDA 추가 승인 과정에서도 중요한 기반이 될 것"이라고 강조했다.