의료 인공지능(AI) 전문기업 제이엘케이는 자사의 비조영 CT 자동 분석 기술이 뇌졸중 재관류 시술 후 발생하는 출혈성 변화(hemorrhagic transformation)를 기존 예측 도구보다 유의하게 정확히 예측할 수 있다는 연구 결과가 뇌졸중 분야 세계적 권위의 학술지 ‘Stroke’(미국심장학회, AHA 발행, Impact Factor 7.0)에 게재됐다고 밝혔다.
이번 연구는 분당서울대학교병원, 중앙대학교병원, 한림대학교성심병원 등을 포함한 전국 18개 대학병원 뇌졸중센터가 참여한 대규모 다기관 연구로, 2022년부터 2024년까지 급성 허혈성 뇌졸중 환자 2,211명을 분석했다. 연구 책임자는 분당서울대학교병원 뇌졸중센터장 김범준 교수이며, 호주 뉴사우스웨일스대학교 Mark Parsons 교수 등 국제 연구진도 공동 참여했다.
연구는 뇌졸중 환자가 혈전용해술(약물 치료) 또는 혈전제거술(혈관 시술)을 받은 이후 발생할 수 있는 출혈성 변화가 환자의 회복에 어떤 영향을 미치는지, 또 이를 시술 전에 AI로 예측할 수 있는지를 평가하기 위해 진행됐다.
분석 결과, 시술 이후 발생하는 출혈 정도가 심할수록 환자의 회복 결과가 단계적으로 나빠지는 경향이 확인됐다. 특히 기존에는 임상적으로 큰 문제가 없는 것으로 여겨졌던 가장 경미한 수준의 출혈(HI1)도 환자의 3개월 후 기능 회복에 독립적으로 부정적인 영향을 미치는 것이 확인됐다. 연구진은 이를 통해 “모든 수준의 출혈이 환자 예후에 영향을 줄 수 있다”는 점을 대규모 환자 데이터를 통해 처음으로 입증했다.
연구진은 이러한 출혈 위험을 시술 전에 예측하기 위해 제이엘케이의 비조영 CT 자동 분석 기술을 활용했다. 비조영 CT는 조영제를 사용하지 않는 일반적인 뇌 CT로, 뇌졸중 의심 환자가 응급실에 도착하면 가장 먼저 시행하는 기본 검사다.
이 AI 기술은 CT 영상에서 두 가지 중요한 정보를 자동으로 분석한다. 첫째는 뇌경색이 발생한 영역의 크기(허혈 병변 부피)이고, 둘째는 손상된 뇌 조직의 부종 정도다. 쉽게 말해 “손상된 뇌의 범위가 얼마나 넓은지”와 “뇌 조직이 얼마나 취약한 상태인지”를 동시에 분석해 출혈 위험을 계산하는 방식이다.
이렇게 분석한 영상 정보를 기반으로 만든 예측 모델은 실질적인 뇌출혈(PH)을 예측하는 정확도(AUC) 0.77을 기록했다. 이는 전 세계적으로 널리 사용되는 HAT 점수(AUC 0.71)와 SEDAN 점수(AUC 0.72)보다 높은 수준이다. 기존 도구들은 의료진의 영상 판독에 의존하는 반면, 제이엘케이의 기술은 완전 자동화된 분석 방식이어서 판독자 간 차이를 줄이고 보다 일관된 예측이 가능하다는 점이 특징이다.
책임연구자인 분당서울대학교병원 김범준 교수는 “뇌졸중 치료에서 출혈 합병증은 가장 우려되는 문제 중 하나”라며 “시술 전에 환자의 출혈 위험을 객관적으로 예측할 수 있다면 혈압 관리, 약물 선택, 치료 전략을 환자별로 더 정밀하게 조정할 수 있다”고 설명했다. 이어 “이번 연구의 AI 모델은 실제 임상에서 의사들의 의사결정을 돕는 도구로 활용될 가능성을 보여줬다”고 덧붙였다.
또한 비조영 CT는 대부분의 병원에서 24시간 사용할 수 있는 검사이기 때문에, MRI나 고급 영상 장비가 없는 병원에서도 동일한 방식의 위험 예측이 가능하다. 이는 지역에 따른 의료 격차를 줄이는 데도 도움이 될 것으로 기대된다.
제이엘케이 관계자는 “이번 연구는 회사의 뇌 CT 분석 기술이 단순한 진단 보조를 넘어 환자의 치료 결과를 예측하는 영역까지 확장될 수 있음을 보여준 중요한 성과”라며 “향후 제품 개발과 글로벌 시장 진출을 위한 핵심 임상 근거로 활용될 것”이라고 밝혔다.
[노용석 기자] ys339@daum.net
[인터넷중소병원] 기사입력 2026-03-20, 12:36
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