제이엘케이(대표 김동민, 322510)는 자사의 뇌경색 병변 검출 AI 모델이 대규모 임상 검증을 통해 뇌 손상 범위를 정확히 정량화하고, 환자의 기능적 회복 수준과 합병증 위험까지 예측할 수 있음을 증명했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 신경과학 분야 SCI급 학술지 ‘Frontiers in Neuroscience’ 최신호에 게재되며, 기술의 신뢰성을 국제적으로 인정받았다.
일반적으로 뇌졸중 환자가 응급실에 도착하면 의료진은 출혈 여부를 확인하기 위해 가장 먼저 NCCT를 촬영한다. 접근성이 높아 가장 널리 활용되는 검사지만, 초기 뇌경색 병변은 미세해 육안으로는 정확한 범위를 파악하기 어렵고, 의료진의 경험에 따라 진단이 달라질 수 있다는 한계가 있었다.
제이엘케이의 AI 모델은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발됐다. 다수의 뇌경색 환자 NCCT와 확산강조영상(DWI) 데이터를 학습한 딥러닝 기술을 기반으로, 육안 식별이 어려운 미세한 뇌 손상 영역을 자동 검출하고 그 부피를 정량적으로 분석할 수 있다.
이번 연구는 국내 6개 대형 뇌졸중 센터의 데이터를 기반으로, 총 603명의 혈관 내 재개통술 환자를 대상으로 임상적 유효성을 검증했다. 그 결과 AI가 NCCT 영상에서 분석한 뇌 손상 부피가 클수록 3개월 후 환자의 기능 회복 가능성은 현저히 낮았으며(50mL 초과 시 17.3% vs. 54.2%), 뇌출혈 전환과 같은 심각한 합병증 발생률은 더 높게 나타났다(66.0% vs. 46.3%). 이는 응급실에서 촬영한 기본 CT만으로도 환자의 장기적인 예후를 예측할 수 있음을 보여주는 중요한 과학적 근거다.
현재 뇌졸중 AI 시장을 선도하는 Viz.ai, Rapid AI 등은 주로 혈관 폐색(LVO) 탐지 및 알람(Triage)이나, CT 관류(CTP) 같은 특수 영상 분석을 통한 치료 대상 선별(Selection)에 중점을 두고 있다. 반면, 제이엘케이의 기술은 가장 보편적인 NCCT에서 뇌 손상도를 직접 정량화하고 이를 기반으로 환자의 장기적 회복 가능성과 합병증 위험까지 예측하는 ‘심층 예후 분석(Prognostication)’에 강점을 지닌다. 이는 단순히 치료 대상을 찾는 단계를 넘어, 환자와 보호자에게 구체적인 예후 정보를 제공하고 치료 방향을 정교하게 설정하는 데 기여할 수 있다.
논문의 제1저자인 허준녕 연세대학교 세브란스병원 신경과 교수는 “응급 상황에서 NCCT 영상의 미세한 변화를 빠르고 정확하게 평가하는 것은 상당한 도전 과제”라며, “이번에 검증된 AI 모델은 뇌 손상 부피와 환자의 장기 예후 및 뇌출혈 같은 합병증 위험 간의 강한 연관성을 보여줬다. 이는 시간이 생명인 뇌졸중 치료에서 객관적이고 중요한 정보를 제공하는 강력한 도구가 될 것”이라고 연구 의의를 설명했다.
교신저자인 김범준 분당서울대학교병원 신경과 교수도 “이번 대규모 다기관 연구는 AI가 기존에는 정량화하기 어려웠던 NCCT의 잠재적 정보를 객관적 데이터로 풀어낼 수 있음을 입증했다”며, “이 기술은 초기 진단의 정확성을 표준화하고 응급 현장의 의료진이 신속하고 정보에 기반한 치료 결정을 내리도록 지원해, 궁극적으로 환자의 치료 성과를 높이는 데 기여할 것”이라고 강조했다.
제이엘케이는 이번 연구 성과를 토대로 미국 식품의약국(FDA) 승인 등 글로벌 인허가 절차에 속도를 내고, 국내외 대형 병원과의 협력을 확대해 나갈 계획이다.
