[메디컬투데이=양정의 기자] 심방세동은 대표적인 심장 질환으로, 뇌졸중 치료 결과에 중요한 영향을 미친다. 심방세동 환자에게 발생하는 뇌졸중은 재발 위험이 높으며, 치료 과정에서 항응고제 투여 시점 결정이 핵심적인 난제로 작용한다. 투여 시점이 너무 빠르면 출혈 위험이, 너무 늦으면 뇌졸중 재발 위험이 증가하기 때문에 의료진의 경험에 의존하는 경향이 있어 판단의 표준화가 어려웠다.

의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이의 MRI 기반 뇌졸중 AI 솔루션 ‘JBS-01K(JLK-DWI)’가 심방세동 뇌졸중 환자의 치료 판단 기준을 정량화하며 뇌-심장 연계 의료 AI의 새로운 가능성을 열고 있다.

국제 학술지 'Journal of Stroke'에 게재된 연구는 심방세동으로 인한 뇌졸중 환자 치료에서 항응고제 투여 시점 판단에 AI 기반 정량 분석이 임상적 신뢰성을 확보할 수 있는지 검증했다. 해당 저널은 뇌졸중 치료 가이드라인 및 임상 전략 수립에 영향을 미치는 권위 있는 학술지로, 2024년 기준 피인용지수(Impact Factor) 8.6을 기록했다.

이 연구에는 고려대학교 구로병원, 전남대학교 병원, 분당서울대학교병원 등 국내 주요 뇌졸중 전문 의료기관들이 참여했으며, 총 6,734명의 급성 뇌졸중 환자 데이터를 기반으로 진행됐다. 연구진은 심방세동으로 인한 뇌졸중 환자군을 중심으로 AI가 분류한 판단과 전문의 합의안 간의 일치도를 비교 분석했다.

분석 결과, 제이엘케이 AI와 전문의 합의안 간의 일치도는 87.4%로 나타났으며, 신뢰도 지수(Cohen’s Kappa)는 0.81로 '매우 높음' 수준을 기록했다. 이는 숙련된 전문의 두 명이 동일 영상을 판독했을 때의 일치도(Kappa 0.62)보다 높은 수치다. 이는 AI가 심방세동 뇌졸중 치료 개시에 중요한 뇌졸중 중증도 판단에서 의료진 간 편차를 줄이는 도구로 기능할 수 있음을 시사한다.

‘JBS-01K(JLK-DWI)’는 MRI 확산강조영상(DWI)을 3차원으로 분석하여 뇌경색 병변을 자동 분할하고, 이를 기반으로 뇌경색의 원인이 되는 유형(LAA, SVO, CE, Others)을 분류하는 솔루션이다. 기존에는 의료진이 경험에 기반하여 병변의 크기, 위치, 모양 등을 참고하여 치료 전략을 결정해야 했으나, AI가 정량적으로 분석한 결과를 바탕으로 일관된 기준으로 유형 분류 결과를 제시함으로써 치료 판단을 보다 체계적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

제이엘케이는 이러한 기술력을 바탕으로 심방세동이라는 심장 질환에서 시작하여 뇌와 심장을 연결하는 융합 의료 AI 전략으로 사업 영역을 확장할 계획이다. 회사는 2025년 4월 메디아나, 뷰노, 셀바스AI와 함께 ‘Medical AI Strategic Alliance(MASA)’를 출범시킨 바 있다.

현재 메디아나와는 뇌경색 중 심장 유래 색전증(CE) 의심 환자의 심방세동 유무 판단을 위한 홀터 검사에 메디아나의 웨어러블 장치와 제이엘케이의 뇌졸중 진단 솔루션을 활용하는 협력을 진행 중이다. 또한, 뇌졸중 재발 방지를 위한 연속 모니터링에도 이 기술을 접목하여 뇌·심장 데이터를 연계한 AI 기반 진단·예측 기술의 공동 연구 및 사업화를 추진하고 있다.

김동민 제이엘케이 대표는 “심방세동은 심장 질환이지만 뇌졸중과 직결되는 대표적인 뇌-심장 연결 질환”이라며, “제이엘케이는 뇌졸중 솔루션을 통해 뇌와 심장을 아우르는 의료 AI 전략을 지속적으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.