의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이의 뇌졸중 진단 AI 소프트웨어가 글로벌 상용 솔루션과의 직접 비교 연구에서 더 높은 판별력을 보였다는 결과가 발표됐다.

제이엘케이(대표 김동민)는 자사의 대혈관 폐색(LVO) 진단 AI ‘JLK-LVO’가 미국 RapidAI의 ‘RAPID CTA’와의 head-to-head 임상 연구에서 특이도 측면에서 우위를 확인했다고 12일 밝혔다.

연구 결과는 국제 학술지 ‘Neuroradiology’에 게재됐다. 이번 연구에는 분당서울대학교병원을 중심으로 펜실베니아주립대학, 사우스캐롤라이나 의과대학 등 국내외 연구진이 참여했다.

연구진은 실제 응급실 환경에서 급성 뇌졸중이 의심되는 환자 176명의 CT 혈관조영(CTA) 영상을 분석해 두 AI 솔루션의 진단 성능을 비교했다.

분석 결과 두 솔루션 모두 AUROC 0.93을 기록하며 높은 수준의 진단 정확도를 보였다. AUROC는 의료 AI 진단 성능을 평가하는 대표적인 지표로, 1에 가까울수록 정확도가 높은 것으로 해석된다.

특히 동일한 민감도 조건에서 JLK-LVO의 특이도가 더 높게 나타났다. 연구에서 민감도 83% 기준으로 비교한 결과 JLK-LVO의 특이도는 0.96, RAPID CTA는 0.89로 나타났다.

위양성(false positive) 발생도 JLK-LVO가 더 적었다. JLK-LVO는 5건, RAPID CTA는 13건으로 JLK-LVO가 약 2.6배 낮은 위양성 수치를 기록했다.

위양성 알림은 불필요한 혈관조영술이나 혈전제거술 팀 호출로 이어질 수 있어 의료 자원의 효율적 운용과 직결되는 지표다. 실제 임상 환경에서는 정확한 판별력과 함께 위양성 최소화가 중요한 성능 요소로 평가된다.

대혈관 폐색(LVO)은 급성 허혈성 뇌졸중 환자에서 가장 치명적인 유형 중 하나로, 조기 진단과 치료 여부 판단이 환자의 생존율과 후유증에 큰 영향을 미친다. 그러나 응급 상황에서는 영상의학 전문의의 즉각적인 판독이 어려운 경우가 많아 AI 기반 자동 분석 기술의 활용이 확대되고 있다.

JLK-LVO는 CT 혈관 영상을 자동 분석해 뇌혈관 폐색 가능성을 탐지하는 AI 기반 진단 소프트웨어다. 딥러닝 알고리즘을 활용해 혈관 구조를 분석하고 폐색 여부를 확률 형태로 제시해 의료진의 신속한 치료 의사결정을 지원한다.

연구진은 논문에서 “뇌졸중 진단 AI는 의사를 대체하는 기술이라기보다 의사의 판단을 보조하는 의사결정 지원 도구로 활용될 때 가장 효과적”이라며 “AI 분석과 임상 판단이 결합되면 뇌졸중 치료의 속도와 정확도를 동시에 높일 수 있다”고 설명했다.

논문의 책임저자인 분당서울대학교병원 영상의학과 선우준 교수는 “이번 연구는 글로벌 상용 솔루션과의 직접 비교를 통해 JLK-LVO의 임상 경쟁력을 객관적으로 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “실제 응급 진료 환경 데이터를 기반으로 한 연구라는 점에서 향후 글로벌 의료기관 활용 가능성을 보여주는 근거가 될 것”이라고 말했다.