제이엘케이 "CT 기반 대혈관 폐색 탐지 AI, 글로벌 저널 게재"

[한국금융신문 양현우 기자] 의료 인공지능(AI) 선도기업 제이엘케이는 자사의 뇌 대혈관 폐색(LVO) 검출 AI 솔루션 'JLK-CTL'의 다국적 임상 연구 결과가 미국 신경중재시술학회(SNIS) 공식 학술지 'JNIS'에 게재됐다고 26일 밝혔다.

이번 연구는 제이엘케이의 부최고의학책임자(CMO)를 겸임 중인 분당서울대병원 영상의학과 선우준 교수가 제1저자로, 뇌졸중센터장 김범준 교수가 교신저자로 참여해 연구를 이끌었다. 또한, 미국 하버드 의대 소속 매사추세츠 종합병원(MGH)과 고려대 구로병원 신경과 등이 협력해 국제적인 신뢰도를 더했다.

연구진은 조영제를 사용하지 않는 일반 뇌 CT(NCCT) 영상을 바탕으로 한국 환자 723명, 미국 환자 240명의 데이터를 분석했다. 그 결과 제이엘케이의 AI 솔루션 'JLK-CTL'은 한국 데이터에서 0.963, 미국 데이터에서 0.899의 AUC(곡선하면적)를 기록하며 환경과 인종의 차이를 넘어선 범용성을 입증했다.
특히 미국 영상의학과 전문의 5인과의 직접 비교 평가에서는 AI가 압도적인 성과를 냈다. 전문의 통합 판독 시 민감도와 특이도가 각각 56.8%, 84.0%였던 반면, AI 솔루션은 민감도 79.2%, 특이도 93.3%를 기록해 모든 핵심 지표에서 통계적으로 유의미한 우위를 점했다.

실제 임상 현장에서의 실효성을 가늠하기 위해 국내 의사 8명을 대상으로 진행한 다중 판독 연구에서도 괄목할 만한 개선이 나타났다. 의료진이 AI의 도움을 받아 판독했을 때 진단 민감도는 기존 46.6%에서 63.7%로 뛰었으며, 진단 정확도(통합 AUC) 역시 0.718에서 0.852로 향상됐다.

연구진에 따르면, 이는 의료진이 비조영 CT 영상 약 18장을 판독할 때마다 자칫 놓칠 수 있는 진단 오류 1건을 AI가 추가로 잡아내는 수준(NNS 18.2)이다. 또한, AI 개입으로 인해 새롭게 발생하는 오류보다 바로잡는 오류가 3배가량 더 많아(이득-위험 비율 2.89) 임상적 안전성과 유효성이 입증됐다.

제이엘케이의 솔루션은 응급실에서 기본 촬영하는 비조영 CT만으로 대혈관 폐색을 자동 검출해 정밀 검사인 CT 혈관조영 검사가 지연되거나 시행하기 어려운 환경에서 뇌졸중 환자를 신속하게 분류하도록 돕는다

양현우 한국금융신문 기자 yhw@fntimes.com