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[더벨]제이엘케이 뇌졸중 AI ‘JLK-LVO’, 진단 성능 입증
의료 인공지능(AI) 전문기업 제이엘케이는 자사의 AI 기반 뇌졸중 대혈관 폐색(Large Vessel Occlusion, LVO) 진단 소프트웨어 'JLK-LVO'가 글로벌 시장 점유율 1위인 미국 RapidAI의 'RAPID CTA'와의 직접 비교(head-to-head) 임상 연구에서 정밀한 전체 진단 정확도와 함께 임상적으로 의미 있는 특이도 우위를 확인했다고 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 Neuroradiology에 게재된 논문을 통해 발표됐다. 연구에는 분당서울대학교병원, 펜실베니아주립대학, 사우스캐롤라이나 의과대학을 비롯한 국내외 연구진이 참여해 실제 병원 응급 진료 환경에서 두 AI 솔루션의 성능을 비교 분석했다.
연구진은 급성 뇌졸중이 의심되는 환자 176명의 CT 혈관조영(CTA) 영상을 분석해 글로벌 뇌졸중 AI 솔루션 RAPID CTA와 제이엘케이의 JLK-LVO의 진단 성능을 비교했다.
분석 결과 두 솔루션 모두 AUROC 0.93을 기록하며 높은 수준의 진단 정확도를 보였다. AUROC는 의료 AI의 진단 성능을 평가하는 대표적인 지표로 1에 가까울수록 정확도가 높다는 의미다. 특히 같은 조건에서 비교했을 때 JLK-LVO의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다. 연구에서 동일한 민감도(83%) 기준으로 비교한 결과 JLK-LVO의 특이도는 0.96, RAPID CTA는 0.89로 나타났다.
위양성(false positive)은 JLK-LVO 5건, RAPID CTA 13건으로, JLK-LVO의 위양성이 약 2.6배 적었다. 위양성 알림은 불필요한 혈관조영술, 혈전제거술 팀 활성화로 이어질 수 있어 의료 자원의 효율적 배분과 직결되는 지표이다.
대혈관 폐색(LVO)은 급성 허혈성 뇌졸중 환자에서 가장 치명적인 유형 중 하나로 빠르게 발견해 치료 여부를 결정하는 것이 환자의 생존과 후유증 정도를 크게 좌우한다. 응급 상황에서는 영상의학 전문의가 즉시 판독하기 어려운 경우가 많아 AI 기반 자동 분석 기술의 필요성이 빠르게 커지고 있다.
제이엘케이의 JLK-LVO는 CT 혈관 영상을 자동으로 분석해 뇌혈관이 막혀 있을 가능성을 빠르게 찾아내는 AI 솔루션이다. 딥러닝 기반 알고리즘을 활용해 혈관 구조를 분석하고 폐색 여부를 확률 형태로 제시해 의료진이 신속하게 치료 판단을 내릴 수 있도록 돕는다.
연구진은 논문에서 “뇌졸중 진단 AI는 의사를 대신하는 기술이라기보다 의사의 판단을 돕는 의사결정 지원 도구로 활용될 때 가장 효과적”이라며 “AI 분석과 의료진의 임상 판단이 결합되면 뇌졸중 치료 속도와 정확도를 동시에 높일 수 있다”고 설명했다.
논문의 책임저자인 분당서울대학교병원 영상의학과 선우준 교수(JLK 최고의학부책임자 겸직)는 “이번 연구는 글로벌 상용 솔루션과의 직접 비교를 통해 JLK-LVO의 임상 경쟁력을 객관적으로 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “실제 응급 진료 환경 데이터를 기반으로 한 연구라는 점에서 향후 글로벌 의료기관에서 활용될 가능성을 보여주는 중요한 근거가 될 것”이라고 말했다.
김지원 기자 info@thebell.co.kr
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