제이엘케이(322510)는 자사 연구진이 주도한 확산강조영상(DWI) 활용 급성 뇌경색 검출 성능 검증 논문이 네이처 자매지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’에 게재됐다고 20일 밝혔다.
이번 연구는 국내 10개 대학병원에서 수집한 1만 820건의 자기공명영상(MRI) DWI 영상을 기반으로 진행됐다. 단일 질환과 단일 영상 부문으로 세계 최다 기록이다.
제이엘케이 연구진은 DWI를 활용해 급성 뇌경색 병변을 자동으로 분할하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발·검증했다. 학습 데이터가 늘어날수록 초반에는 인공지능 성능이 가파르게 개선됐지만 데이터 세트가 매우 클 때는 개선에 정체를 보였다. 하지만 해당 연구는 약 1000~2000건만으로도 임상에 필요한 최소 정확도에 도달하는 ‘비용 효율적 지점’을 제시해 모든 경우에 대규모 데이터 세트가 필요하지는 않을 수 있다는 점에서 의료 영상 AI 개발의 새 이정표가 됐다는 것이 제이엘케이 측 설명이다.
또한 외부 병원 영상 50건으로 도메인 적응(domain adaptation) 진행 시 소량으로 학습한 모델임에도 대규모 학습 모델 수준으로 높은 성능을 나타냈다. 이는 실제 병원 간 프로토콜 차이로 발생하는 도메인 변화(domain shift) 문제를 최소 비용으로 해결할 수 있음을 뜻한다.
임상 적용 가능성도 확인됐다. 응급실에서 뇌졸중 의심으로 DWI를 시행한 환자 838명을 대상으로 한 응급실 시험에서 인공지능 알고리즘은 민감도 99%로 미세한 병변까지 분석해냈으며 컷오프(0.087 mL) 적용 사례에서도 특이도 73%를 달성해 불필요한 후속 검사를 줄일 것으로 보인다.
제이엘케이는 이번 연구 결과로 DWI 영상의 AI 솔루션 도입이 더욱 활발해질 것으로 기대했다. MRI DWI는 급성 허혈성 뇌졸중 진단에 필수적인 영상기법이지만 초급성기 뇌경색이나 뇌간 등에 발생하는 미세한 병변은 뇌졸중 전문가들도 발견하기 어렵다. 이에 제이엘케이는 대규모 데이터로 미세 병변을 빠르게 분석해내는 AI 소프트웨어가 응급 상황에서 골든타임을 확보하는 데 도움이 될 것이라 보고 있다.
류위선 제이엘케이 최고의학책임자(CMO)는 “이번 연구에서는 대규모 다기관 DWI 데이터와 도메인 적응 기술을 결합해 실제 병원 환경에서도 정확히 뇌경색 병변을 검출하는 AI 성능을 확인했다”며 “‘JLK DWI’, ‘JLK CTL’ 등 자사 뇌졸중 솔루션의 글로벌 확장성과 미국 식품의약국(FDA) 추가 승인 과정에 강력한 근거가 될 것”이라고 말했다.
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