- 10년 이상 경력 전문의와 분석 일치도 99% 달해
해당 논문에는 급성 뇌졸중 환자 8,421명의 MRI 데이터를 AI가 학습하는 방식으로 개발해 만성 뇌허혈 병변에 해당하는 백질 변성(WMH) 영역을 시각화하고 정량적으로 분석하는 ‘JLK-WMH’의 개발 과정과 성능 연구 등이 담겼다.
논문은 국제 저명 학술지이자 미국 신경두경부영상의학회 학술지 '아메리칸 저널 오브 뉴로라디올로지'에 게재됐다.
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 등의 퇴행성질환의 조기 진단과 연구에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 주저자인 김호성 미국 서던캘리포니아대학 교수는 “지금까지 인공지능 백질변성 탐지 알고리즘 중 가장 많은 수의 뇌영상을 이용해 학습시켰기 때문에 세계 최고 수준의 정확도를 갖춘 알고리즘을 개발할 수 있었다”라며 “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.
이어 “향후 소량의 백질변성 변화가 치매 발생 위험도를 얼마나 높이는지 등에 관한 연구로 이어진다면 백질변성 악화 예방을 통한 치매 조기 치료에도 일조할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
치매 전문가 임재성 서울아산병원 신경과 교수는 "우리나라 건강검진에 가장 많이 활용되는 영상을 활용해 고령의 환자에게 가장 흔하게 발견되는 병변을 빠르고 정확하게 정량분석하는 솔루션이기 때문에 활용도가 광범위할 것으로 보인다"라며 "장기적으로는 뇌의 노화를 막기 위한 연구 개발의 중요한 도구가 될 것으로 예상된다"고 말했다.
이종균 기자
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