제이엘케이, 뇌졸중 환자 2만명 영상 DB 구축…국제학술지 게재

연구 플랫폼 'AISCAN' 영상 검색 화면. (환자 ID·검사 일시 비식별 처리, 제이엘케이 제공)
연구 플랫폼 'AISCAN' 영상 검색 화면. (환자 ID·검사 일시 비식별 처리, 제이엘케이 제공)

(서울=뉴스1) 문대현 기자 = 의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이(322510)가 국내 대학병원들과 구축한 대규모 뇌졸중 영상 데이터베이스(DB) 연구 결과가 국제학술지에 게재됐다. 급성 뇌경색 환자의 입원 기간 촬영된 CT·MRI 등 영상을 원본 형태로 축적하고 AI를 활용해 정량화한 데이터로, 향후 뇌졸중 AI 솔루션의 임상 검증 등에 활용할 계획이다.

제이엘케이는 분당서울대병원 신경과 김범준 교수 연구팀과 구축한 'CRCS-K 영상 레지스트리'와 연구 플랫폼 'AISCAN' 관련 논문이 미국심장협회(AHA)가 발행하는 '미국심장협회지'(JAHA)에 게재됐다고 30일 밝혔다.

이번 연구에는 전국 18개 병원의 뇌졸중 전문의와 제이엘케이 연구진이 참여했으며 캐나다 캘거리대, 호주 뉴사우스웨일스대 연구진도 공동저자로 이름을 올렸다.

연구팀은 전국 다기관 뇌졸중 레지스트리인 CRCS-K를 기반으로 2022년 6월부터 3년간 급성 뇌경색 환자의 입원 중 촬영한 CT·MRI·혈관조영 영상 등을 전향적으로 수집했다. 그 결과 환자 2만 792명, 영상 시퀀스 22만 5159건을 확보했다.

확산강조영상(DWI) 3만 7453건, 비조영 CT 3만 5242건, CT·MR 관류영상 약 1만건 등이 포함됐다. 3개월 기능 예후 데이터도 환자의 98.7%에서 확보했다.

기존 뇌졸중 레지스트리가 영상에서 혈관 폐색 여부 등 일부 정보를 추출해 기록하는 방식이었다면, 이번 데이터베이스는 입원 기간 촬영된 영상을 원본 그대로 보존하는 데 초점을 맞췄다. 여기에 제이엘케이의 AI 솔루션을 적용해 뇌경색 부피와 관류 지표, 백질변성, 뇌미세출혈 등을 정량화하고 임상정보 및 3개월 예후와 연결했다.

연구 플랫폼인 AISCAN은 이처럼 축적된 데이터를 연구자들이 활용할 수 있도록 지원하는 역할을 한다. 회사 측은 치료 여부와 관계없이 환자의 입원 중 영상을 전향적으로 수집하고 AI 기반 정량 분석을 연계한 구조라는 점에서 기존 영상 레지스트리와 차별화된다고 설명했다.

데이터 수집 규모도 확대되고 있다. 참여 기관은 현재 22곳으로 늘었으며 2026년 4월 기준 등록 환자는 약 2만 6750명으로 증가했다. 제이엘케이는 올해부터 보건복지부·한국보건산업진흥원의 'AI 응용제품 신속 상용화'(AX-Sprint) 사업과 연계해 데이터 수집을 이어가고 있다.

실제 진료 데이터를 활용한 분석 사례도 제시됐다. 연구팀은 치료 전 영상검사 종류와 치료 시작까지 걸린 시간의 관계를 분석한 결과, 영상검사 구성이 많아질수록 치료 시작이 지연되는 경향을 확인했다. 정맥 혈전용해술은 병원 도착 후 치료까지 약 29~79분, 혈전제거술은 약 52~139분의 차이가 나타났다.

제이엘케이는 확보한 데이터를 대혈관폐색 탐지와 백질변성 정량화 등 자사 뇌졸중 AI 솔루션의 다기관 검증에 활용해 왔다. 향후 신규 AI 솔루션의 성능 검증과 인허가 근거 확보, 실제 진료환경에서의 임상적 유용성 평가에도 활용할 예정이다.

김범준 분당서울대병원 신경과 교수는 "뇌영상은 뇌졸중 진료에서 가장 풍부한 정보를 담고 있지만 그동안 연구에서는 몇 개의 항목으로 축약돼 왔다"며 "전국 병원이 모든 영상을 원본 그대로 모으고 AI로 정량화해 임상 경과와 연결한 이번 인프라가 실제 진료 현장의 질문에 근거를 제공할 것"이라고 말했다.

류위선 제이엘케이 최고의학책임자(CMO)는 "국내 대학병원들과 함께 쌓아 온 2만명 이상의 전향적 뇌영상 데이터는 제이엘케이 솔루션의 성능과 임상적 가치를 입증하는 기반"이라며 "연합 방식 플랫폼을 바탕으로 해외 의료기관과의 공동연구까지 확대하겠다"고 말했다.

한편 제이엘케이는 현재 국내 주요 대학병원에 AI 뇌졸중 솔루션을 공급하고 있으며, 미국 식품의약국(FDA)과 일본 의약품의료기기종합기구(PMDA) 인허가를 기반으로 해외 시장도 확대하고 있다.

실제 의료현장에서 축적되는 대규모 임상 근거를 바탕으로 의료진이 신뢰할 수 있는 AI 표준을 만들고, 신의료기술평가와 의료기관 확산, 글로벌 시장 진출로 이어지는 선순환 구조를 구축하겠다는 목표다.

eggod6112@news1.kr