 ▲ 뇌졸중 AI 전문기업 제이엘케이(JLK) CI. |
“이 환자, 지금 뇌졸중 초기 증상입니다. 지금 바로 조치해야 합니다.”
응급실에서 이런 정확한 판단을 ‘사람보다 먼저’ 내릴 수 있는 인공지능(AI)이 현실이 됐다.
뇌졸중 AI 전문기업 제이엘케이(JLK)가 개발한 뇌경색 검출 알고리즘이 세계적인 학술지 <네이처>의 자매지 <사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)에 등재됐다.
핵심은 1만 건이 넘는 MRI 확산강조영상(DWI)을 활용해 진단 정확도를 끌어올렸다는 점이다. 특히, 미세한 병변이나 매우 초기 상태에서도 높은 감지력을 보이며 ‘골든타임’을 확보할 가능성을 열었다.
1만여건 MRI DWI 데이터 기반 진행
제이엘케이의 이번 연구는 국내 10개 대학병원에서 수집한 1만820건의 뇌 MRI DWI 데이터를 기반으로 진행됐다.
이 데이터를 AI에 학습시킨 결과, 병변의 자동 분할 정확도는 민감도 99%를 기록했으며, 0.087mL 이하의 미세 병변도 감지해냈다. 뇌간, 소뇌 등 의사들조차 진단이 까다로운 부위도 예외가 아니었다.
무엇보다 주목할 점은 ‘데이터 효율성’이다. 연구에 따르면 1,000~2,000건 수준의 학습만으로도 임상에 필요한 최소 정확도를 달성할 수 있었다. 이는 중소기업이나 중소 병원도 AI 개발에 뛰어들 수 있는 문턱이 낮아졌음을 의미한다.
AI 의료기기의 상용화를 막는 큰 벽 중 하나가 바로 ‘도메인 쉬프트(domain shift)’다. 병원마다 MRI 기기의 성능, 설정값, 촬영 프로토콜이 달라 데이터 편차가 발생하면서 AI 모델 성능이 흔들리기 쉽다.
제이엘케이는 이를 해결하기 위해 도메인 적응(domain adaptation) 기술을 적용했다. 외부 병원에서 수집한 단 50건의 데이터를 통해 학습한 모델조차 대규모 모델 못지않은 성능을 보였다. 적은 데이터로도 강한 적응력, 바로 AI의 실전 투입 가능성을 크게 끌어올린 지점이다.
‘골든타임’ AI가 지킨다
제이엘케이는 응급실 환경에서도 기술의 유효성을 검증했다. 실제로 DWI 검사를 받은 뇌졸중 의심 환자 838명을 대상으로 한 시험에서 AI는 민감도 99%, 특이도 73%의 성능을 기록했다.
이는 불필요한 추가 검사 횟수를 줄이고, 초기 치료 개입을 앞당기며, 의료 리소스의 효율적 배분을 가능케 하는 핵심 지표다. "AI가 의사를 대신하는 게 아니라, 의사가 놓칠 수 있는 1%를 보완해주는 파트너로 진화하고 있다"는 평가가 나오는 이유다.
FDA 추가 승인도 ‘청신호’
바이오 헬스 산업의 축이 변하고 있다. 과거에는 기술의 '가능성'에 주목했다면, 이제는 실제 환자, 실제 병원, 실제 데이터 기반의 ‘ 증된 기술’ 시장을 이끈다.
제이엘케이의 사례는 이러한 흐름을 상징적으로 보여준다. 단순히 딥러닝을 도입하는 것에서 그치지 않고, 데이터 규모·다양성·도메인 적응력까지 모두 충족하며 의료 현장의 실질적 수요에 응답한 것이다.
이번 논문 게재는 제이엘케이의 글로벌 진출 전략에도 날개를 달았다. 류위선 CMO는 “JLK DWI, JLK CTL 등 자사의 뇌졸중 솔루션들이 FDA 추가 승인을 받는 데 이번 성과가 중요한 근거가 될 것”이라고 밝혔다.
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. '구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
“This patient is currently experiencing early symptoms of a stroke. We need to take action right away.”
An artificial intelligence (AI) capable of making such accurate judgments ‘before people’ in the emergency room has become a reality.
The cerebral infarction detection algorithm developed by JLK, a stroke AI specialist, has been published in <Scientific Reports>, a sister journal of the world-renowned academic journal <Nature>.
The key is that it has improved diagnostic accuracy by utilizing over 10,000 MRI diffusion-weighted images (DWI). In particular, it has shown high detection ability even in very small lesions or very early stages, opening up the possibility of securing the ‘golden time’.
Based on over 10,000 MRI DWI data
This study by JLK was conducted based on 18,200 brain MRI DWI data collected from 10 university hospitals in Korea.
As a result of training this data on AI, the automatic segmentation accuracy of lesions recorded a sensitivity of 99%, and even microscopic lesions of 0.087 mL or less were detected. Even areas that doctors find difficult to diagnose, such as the brainstem and cerebellum, were no exception.
The most notable thing is ‘data efficiency’. According to research, the minimum accuracy required for clinical practice could be achieved with only 1,000 to 2,000 cases of training. This means that the threshold for small and medium-sized businesses and small hospitals to jump into AI development has been lowered.
One of the major barriers to commercializing AI medical devices is ‘domain shift’. Since the performance, settings, and shooting protocols of MRI devices differ from hospital to hospital, data deviations can easily occur, causing the performance of AI models to fluctuate.
To solve this, JLK applied domain adaptation technology. Even a model trained with only 50 cases of data collected from an external hospital showed performance comparable to that of a large-scale model. Strong adaptability even with a small amount of data is what greatly increases the possibility of AI being deployed in real-world settings.
‘Golden Time’ is protected by AI
JLK verified the effectiveness of the technology even in the emergency room environment. In fact, in a test targeting 838 stroke patients who underwent DWI examination, AI recorded a sensitivity of 99% and a specificity of 73%.
This is a key indicator that reduces the number of unnecessary additional tests, advances early treatment intervention, and enables efficient distribution of medical resources. This is why there is an evaluation that “AI is not replacing doctors, but is evolving into a partner that complements the 1% that doctors may miss.”
Additional FDA approval also ‘green light’
The axis of the bio-health industry is changing. In the past, the focus was on the ‘possibility’ of technology, but now it is leading the ‘proven technology’ market based on real patients, real hospitals, and real data.
JLK’s case symbolically shows this trend. It did not stop at simply introducing deep learning, but responded to the actual needs of the medical field by satisfying data scale, diversity, and domain adaptability.
The publication of this paper also gave wings to JLK’s global expansion strategy. CMO Ryu Wi-seon said, “This achievement will be an important basis for receiving additional FDA approval for our stroke solutions, including JLK DWI and JLK CTL.”
