박정연기자
의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이는 MRI(자기공명영상) 기반 뇌졸중 AI 솔루션 'JBS-01K(JLK-DWI)'를 통해 심방세동 뇌졸중 환자의 치료 판단 기준을 객관적 지표로 나타내는 데 도움을 줄 수 있음을 확인했다고 16일 밝혔다.
제이엘케이 뇌경색 유형 분류 솔루션 'JBS-01K' 구동 화면. 제이엘케이 홈페이지
심장이 불규칙하게 뛰는 심방세동은 뇌졸중 발병과 예후에 결정적인 영향을 미치는 변수로, 치료가 매우 까다롭다. 특히 재발 방지를 위한 항응고제 투여 시점을 결정하는 것이 난제로 꼽힌다. 투여가 너무 이르면 출혈 위험이 커지고, 늦어지면 뇌졸중 재발 위험에 노출되기 때문이다. 그간 의료 현장에서는 명확한 표준 지침이 부족해 의료진의 개인적 경험과 판단에 의존하는 경향이 컸다.
이에 국내 공동 연구팀은 심방세동으로 인한 뇌졸중 환자의 치료 전략을 수립하는 과정에서 AI 기반의 정량 분석이 얼마나 임상적 신뢰성을 확보할 수 있는지 검증에 나섰다. 연구에는 고려대구로병원, 전남대병원, 분당서울대병원 등이 참여했다.
연구팀은 6734명의 급성 뇌졸중 환자 데이터를 바탕으로 AI의 판단과, 숙련된 전문의 그룹이 합의한 진단 결과 간의 일치도를 비교 분석했다. 제이엘케이의 뇌경색 유형 분류 솔루션인 'JBS-01K'가 핵심 분석 도구로 활용됐다.
분석 결과 제이엘케이 AI와 전문의 판단 간 일치도는 87.4%, 신뢰도 지수(Cohen's Kappa)는 0.81로 '매우 높음' 수준을 기록했다. 숙련된 전문의 두 명이 동일 영상을 판독했을 때의 일치도(Kappa 0.62)보다 높은 수치다. 연구팀은 심방세동 뇌졸중 치료 개시의 핵심 지표인 중증도 판단에서 AI가 의료진 간의 편차를 줄이고 진단의 일관성을 높이는 결정적 도구가 될 수 있다는 결론을 내놓았다.
기존에는 의료진이 경험을 기반으로 병변 크기와 위치, 모양을 참고하여 치료 전략을 결정해야 했다. 이번 연구 결과에 따라 앞으로는 AI가 제시하는 정량적 분석 데이터를 바탕으로 보다 체계적이고 표준화된 치료 전략 수립이 가능해질 것이란 전망이 나온다.
제이엘케이는 향후 뇌와 심장을 아우르는 융합 의료 AI 전략을 한층 강화한다는 방침이다. 현재 제이엘케이는 메디아나와 협력해 심장유래색전증(CE) 의심 환자를 대상으로 한 홀터 검사 및 웨어러블 장치 연동 작업을 진행 중이다. 재발 방지를 위한 연속 모니터링에도 함께 접목해 뇌·심장 데이터를 연계한 AI 기반 진단·예측 기술의 공동 연구와 사업화도 추진하고 있다.
김동민 제이엘케이 대표는 "제이엘케이는 뇌졸중 솔루션을 통해 뇌와 심장을 아우르는 의료 AI 전략을 지속적으로 확장해 나갈 것"이라고 말했다.