제이엘케이는 확산강조영상(DWI) 활용 급성 뇌경색 검출 성능 검증 논문이 네이처 자매지 사이언티픽 리포츠에 게재됐다고 20일 밝혔다.
이번 연구는 국내 10개 대학병원에서 수집한 1만820건의 자기공명영상(MRI) DWI를 기반으로 진행했다. 제이엘케이 연구진은 DWI를 활용해 급성 뇌경색 병변을 자동 분할하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발·검증했다. 학습 데이터가 늘어날수록 초반에는 AI 성능이 가파르게 개선됐지만, 데이터 세트가 매우 많을 때는 개선에 정체를 보였다.
이번 연구는 약 1000~2000건 만으로도 임상에 필요한 최소 정확도에 도달하는 '비용 효율적 지점'을 제시, 모든 경우에 대규모 데이터 세트가 필요하지는 않을 수 있다는 점에서 의료 영상 AI 개발의 새 이정표를 제시했다고 회사는 강조했다.
외부 병원 영상 50건으로 도메인 적응 진행 시에는 소량으로 학습한 모델임에도 불구하고 대규모 학습 모델 수준으로 높은 성능을 보였다. 실제 병원 간 프로토콜 차이로 발생하는 도메인 변화를 최소 비용으로 해결할 수 있음을 의미한다.
연구진은 임상 적용 가능성도 확인했다. 응급실에서 뇌졸중 의심으로 DWI를 시행한 환자 838명을 대상으로 한 시험에서 AI 알고리즘은 민감도 99%로 미세한 병변을 분석했다. 양쪽 끝단 데이터를 제외(컷오프)하면 특이도 73%를 달성해 불필요한 후속 검사를 줄일 것으로 전망했다.
제이엘케이는 이번 연구 결과로 DWI 영상의 AI 솔루션 도입이 더욱 활발해질 것으로 기대했다. MRI DWI는 급성 허혈성 뇌졸중 진단에 필수적인 영상기법이다. 초급성기 뇌경색이나 뇌간 등에 발생하는 미세 병변은 뇌졸중 전문가에게도 난제로 꼽혔다. 대규모 데이터 분석으로 미세한 병변까지도 빠르게 분석하는 AI 소프트웨어는 응급상황에서 '골든 타임'을 확보에 큰 도움이 될 것으로 예상했다.
류위선 제이엘케이 최고의학책임자(CMO)는 “이번 연구에서는 대규모 다기관 DWI 데이터와 도메인 적응 기술을 결합해, 실제 병원 환경에서도 뇌경색 병변을 정확히 검출하는 AI 성능을 확인했다”면서 “이번 성과는 JLK DWI, JLK CTL 등 뇌졸중 솔루션의 글로벌 확장과 미국 식품의약국(FDA) 추가 승인에 중요한 근거가 될 것”이라고 말했다.
송윤섭 기자 sys@etnews.com
