제이엘케이 뇌졸중 AI ‘JLK-CTL’, 다기관 임상 성과 국제 학술지 게재

비조영 CT만으로 대혈관 폐색 예측 정확도 85.9%… 예후 예측 지표 가능성 시사

AI 기반 뇌졸중 분석 솔루션이 응급 뇌졸중 환자 진단에 활용될 가능성을 보여줬다는 연구 결과가 국제 학술지에 게재됐다.

의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이(대표 김동민)은 자사 뇌졸중 분석 솔루션 ‘JLK-CTL’이 진행됐으며 SCI급 저널 ‘Stroke: Vascular and Interventional Neurology’ 최신호에 발표됐다고 25일 밝혔다.

이번 연구는 삼성서울병원 정종원 교수와 분당서울대병원 김범준 교수가 공동 주저자로 참여해, 국내 6개 뇌졸중 센터에서 534명의 급성 뇌졸중 환자를 대상으로 진행됐다.

뇌졸중, 특히 전방 순환 대혈관 폐색(LVO)은 응급 진단과 치료가 환자 예후를 좌우한다. 하지만 응급실에서 표준적으로 사용하는 비조영 CT(NCCT)는 접근성은 좋지만, 미세한 색조 변화나 고음영 동맥 징후를 판독하기 어려워 정확한 진단에 한계가 있었다. 

연구 결과 JLK-CTL은 NCCT 영상만으로 LVO를 85.9%(AUC 0.859)의 정확도로 예측했으며, 민감도 78.7%, 특이도 83.2%를 기록했다. 연구진은 JLK-CTL 점수가 높을수록 실제 뇌경색 부피가 크고 환자의 장기적 예후도 좋지 않은 경향을 보여, 예후 예측 지표로 활용될 가능성을 시사했다고 설명했다.

연구 주저자인 삼성서울병원 신경과 정종원 교수는 “이번 연구는 혈관 영상 촬영이 지연될 수 있는 응급 상황에서 JLK-CTL이 비조영 CT만으로 대혈관 폐색 환자를 조기에 선별할 수 있음을 보여줬다”며 “신속한 환자 이송과 치료 결정을 돕는 중요한 도구가 될 수 있다”고 말했다.

제이엘케이는 이번 성과가 서로 다른 제조사의 CT 장비에서도 일관된 성능을 보였다는 점에서 솔루션의 범용성과 안정성을 확인했다고 밝혔다. 회사는 이를 토대로 미국 FDA, 유럽 CE 등 글로벌 인허가를 추진하고 있으며, 해외 시장 공급 확대 계획도 전했다. 다만 연구진은 이번 결과가 국내 다기관 임상에 기반한 것으로, 실제 응급의료 현장 적용과 장기적 추적 검증을 위해서는 추가 연구가 필요하다고 강조했다.