제이엘케이 ‘뇌 백질변성 정량 분석 AI 연구’, 국제 저널 실려

10년 이상 경력 전문의와 분석 일치도 99%…뇌졸중 예후 예측 및 치매 위험 평가 등 활용

▲제이엘케이가 개발한 대뇌백질변성분석 AI 솔루션 JLK-WMH. (사진제공=제이엘케이)

의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이는 대뇌백질변성분석 AI 솔루션(JLK-WMH)의 급성 뇌졸중 환자 대상 뇌백질변성 정량 분석 연구 결과가 국제 학술지에 출판됐다고 22일 밝혔다.

해당 논문에는 급성 뇌졸중 환자 8421명의 MRI 데이터를 AI가 학습하는 방식으로 개발해 만성 뇌허혈 병변에 해당하는 백질 변성(white matter hyperintensity: WMH) 영역을 시각화하고 정량적으로 분석하는 ‘JLK-WMH’의 개발 과정과 성능 연구 등이 담겼다. 논문은 미국 신경두경부영상의학회 학술지인 아메리칸 저널 오브 뉴로라디올로지(American Journal of Neuroradiology)에 실렸다.

논문에 따르면 제이엘케이 AI 솔루션은 급성 뇌졸중 환자의 MRI 영상을 분석해 환자의 백질변성 영역을 빠르고 정확하게 탐지하고 정량했다. 특히 10년 이상의 경력을 보유한 전문의와의 정량 분석 일치도가 99%에 달하는 등 영상 데이터를 정량적으로 정확하게 분석해 백질변성과 관련해 발생할 수 있는 치매 등 퇴행성질환의 조기 진단 및 연구에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다고 회사 측은 설명했다.

본 연구의 주저자로 참여한 미국 서던캘리포니아 대학교(University of Soutern Callifornia)의 김호성 교수는 “인공지능 백질변성 탐지 알고리즘 중 가장 많은 수의 뇌 영상을 이용해 학습시켰기 때문에 세계 최고 수준의 정확도를 갖춘 알고리즘을 개발할 수 있었다”라면서 “전문의 수준에서도 쉽지 않은 급성 뇌경색 병변과 만성 뇌허혈 병변을 정확하게 구분할 수 있어 뇌졸중 환자의 예후 예측뿐만 아니라 치매 위험성 예측 등에도 널리 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

교신저자인 동국대학교 일산병원 김동억 교수는 “백질변성의 크기가 서서히 증가하기 때문에 기존의 비정량적 방법을 이용할 경우 병변이 상당히 진행돼야만 그 변화를 탐지할 수 있었다”라며 “JLK-WMH를 활용하면 아주 소량의 변화도 조기에 탐지할 수 있고, 향후 소량의 백질변성 변화가 치매 발생 위험도를 얼마나 높이는지 등에 관한 연구로 이어진다면 치매 조기 치료에도 일조할 수 있을 것”이라고 설명했다.