AI 정량값·3개월 예후 연계…신규 솔루션 검증·인허가 활용
[메가경제=주영래 기자] 의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이가 국내 대학병원들과 구축한 대규모 뇌졸중 영상 데이터베이스(DB)가 국제학술지에 소개됐다. 단순 영상 축적을 넘어 AI 분석값과 임상 예후를 연결한 구조로, 향후 자사 뇌졸중 AI 솔루션의 성능 검증과 인허가 근거 확보에 활용할 수 있는 데이터 자산을 확보했다는 점에서 주목된다.
제이엘케이는 국내 대학병원 연구진과 함께 구축해 온 ‘CRCS-K 영상 레지스트리’와 연구 플랫폼 ‘AISCAN’ 관련 논문이 미국심장협회(AHA)가 발행하는 국제학술지 ‘미국심장협회지(JAHA)’에 게재됐다고 30일 밝혔다.
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| ▲연구 플랫폼 ‘AISCAN’ 영상 검색 화면 (환자 ID·검사 일시 비식별 처리) |
이번 연구는 분당서울대병원 신경과 김범준 교수 연구팀이 주도하고 전국 18개 병원 뇌졸중 전문의와 제이엘케이 연구진이 참여했다. 캐나다 캘거리대 비조이 메논 교수와 호주 뉴사우스웨일스대 마크 파슨스 교수 등 해외 뇌졸중 영상 분야 연구진도 공동저자로 참여했다.
연구팀은 2008년부터 운영돼 온 다기관 뇌졸중 레지스트리 CRCS-K를 기반으로 2022년 6월부터 3년간 급성 뇌경색 환자가 입원 중 촬영한 CT·MRI·혈관조영 영상을 전향적으로 수집했다.
이를 통해 환자 2만792명, 영상 시퀀스 22만5159건을 축적했다. 확산강조영상(DWI) 3만7453건, 비조영 CT 3만5242건, CT·MR 관류영상 약 1만 건 등이 포함됐다. 환자의 3개월 기능 예후 정보도 98.7% 확보했다.
기존 뇌졸중 레지스트리가 혈관 폐색 여부 등 일부 항목만 기록하는 방식이었다면 이번 레지스트리는 입원 중 촬영한 원본 영상을 그대로 보존한 것이 특징이다.
수집된 영상에는 제이엘케이의 뇌졸중 AI 솔루션을 적용해 뇌경색 부피, 관류 지표, 백질변성, 뇌미세출혈 등을 표준화된 수치로 변환했다. 여기에 환자의 임상 정보와 3개월 예후를 연결해 연구 플랫폼 AISCAN을 통해 연구자들이 활용할 수 있도록 했다.
회사 측은 치료 여부와 관계없이 모든 환자의 입원 중 영상을 전향적으로 모으고 AI 정량 분석을 기본 구조로 내장한 점을 들어 “전향적 뇌졸중 영상 레지스트리 가운데 세계 최대 규모”라고 설명했다.
데이터 규모는 계속 확대되고 있다. 참여 기관은 현재 22곳으로 늘었고 2026년 4월 기준 등록 건수는 약 2만6750건에 이른다.
올해부터는 보건복지부와 한국보건산업진흥원의 ‘AI 응용제품 신속 상용화(AX-Sprint)’ 사업과도 연계됐다.
제이엘케이가 주관기관을 맡고 김범준 교수가 데이터 수집을 총괄하는 이 사업에서는 2500명 이상의 실사용 데이터를 활용해 제이엘케이의 관류·확산강조영상 분석 솔루션의 임상적 유효성을 검증한다.
특히 원본 영상을 보관하는 구조인 만큼 향후 새로운 AI 모델이 개발되더라도 기존 전체 데이터에 소급 적용할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다.
연구팀은 이미 이 데이터베이스를 활용해 치료 전 영상 검사와 치료 시작 시간의 관계도 분석했다. 영상 검사 종류가 늘어날수록 치료 시작이 지연되는 경향을 확인했다.
정맥 혈전용해술의 경우 병원 도착 후 치료까지 걸린 시간이 영상 구성에 따라 약 29분에서 79분까지 차이를 보였고, 혈전제거술은 약 52분에서 139분까지 벌어졌다.
김범준 분당서울대병원 신경과 교수는 “뇌영상은 뇌졸중 진료에서 가장 풍부한 정보를 담고 있지만 기존 연구에서는 몇 개 항목으로 축약돼 왔다”며 “전국 병원이 모든 영상을 원본 그대로 모으고 AI로 정량화해 임상 경과와 연결한 이번 인프라는 실제 진료 현장의 질문에 근거를 제공할 수 있을 것”이라고 말했다.
제이엘케이는 대혈관폐색 탐지 솔루션 ‘JLK-CTL·JLK-LVO’, 백질변성 정량 솔루션 ‘JLK-WMHC’ 등의 다기관 검증 연구에도 해당 데이터를 활용해 왔다.
향후에는 신규 솔루션의 성능 검증과 인허가 근거 확보, 실제 진료 환경에서의 임상적 유용성 입증까지 활용 범위를 넓힐 계획이다.
류위선 제이엘케이 최고의학책임자(CMO)는 “2만명 이상의 전향적 뇌영상 데이터는 제이엘케이 솔루션의 성능과 임상적 가치를 입증하는 기반”이라며 “연합 방식 플랫폼을 토대로 해외 의료기관과 공동연구도 확대할 계획”이라고 말했다.
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