제이엘케이는 뇌출혈 솔루션 ‘JBS-04K’에 대한 논문이 국제학술지 ‘Frontiers’에 게재됐다고 26일 밝혔다.
논문은 ’두개내출혈(ICH) 검출을 위한 딥러닝 모델 알고리즘의 효과 검증‘에 대한 것이다. 주요 저자로는 국내 분당서울대병원, 서울대 의과대학과 미국 텍사스대학교 의과대학의 강동완, 박기훈, 류위선, 김동억, 다위드 셀링거호트 및 주요 교수진이 참여했다.
ICH는 다섯 가지 하위 유형의 경막외출혈(EDH), 경막하출혈(SDH), 지주막하출혈(SAH), 실질내출혈(IPH), 뇌실내출혈(IVH)로 구분된다. 사망률과 이환율이 매우 높아 신속하고 정확한 진단이 요구되는 질병이다. 또 많은 국가에서 신경방사선 전문의의 부족으로 인한 오진이 발생하고 있다. 이에 논문에서는 JBS-04K가 딥러닝 알고리즘으로 ICH를 탐지하는 데 있어 가장 효과적인 솔루션임을 설명했다.
논문에 따르면 JBS-04K는 경쟁사의 솔루션에 비해 상당히 우수한 검출 성능을 보였다. 높은 민감도와 특이도 및 곡선하면적을 증명했다. 총 161개의 케이스를 대상으로 검출 정확도를 높이기 위해 6명의 전문가가 투입됐으며 가중치 앙상블 모델이 추가로 분석됐다. 그 결과 인공지능(AI)과 전문의 간 차이는 크지 않았고, 더 우수한 성능을 보여 높은 임상 적용 가능성을 확인했다고 회사 측은 설명했다.
제이엘케이 관계자는 “JBS-04K는 전문의가 ICH 유형을 정확하게 진단 및 예측하는 데 도움을 줄 수 있어, 신경방사선 전문의가 부족한 지역의 ICH 환자 진단 과정에서 오진을 줄일 수 있을 것으로 기대된다”며 “이번 논문으로 제이엘케이의 미국 및 세계 진출에 맞춰 솔루션의 인증과 경쟁력을 확인했다”고 했다.
김예나 기자 yena@hankyung.com
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