이번 연구는 국내 10개 대학병원에서 수집한 1만820건의 DWI MRI 영상을 기반으로 수행됐으며, 단일 질환·영상 기준으로는 세계적 규모다. 연구진은 인공지능 알고리즘이 급성 뇌경색 병변을 자동으로 탐지·분할하도록 학습시켰고, 그 정확도와 실용성을 검증했다.
특히 연구는 영상 수가 일정 수준(1000~2000건)을 넘어서면 정확도 향상이 정체되는 '최적 효율 지점'을 제시해, 의료영상 AI 개발에서 데이터 규모와 비용 간 균형점을 찾는 데 기여했다. 또한 외부 병원의 영상으로 진행한 도메인 적응 실험에서도 기존 대규모 모델 수준의 성능을 보여, 다양한 임상 환경에서의 적용 가능성을 확인했다.
류위선 제이엘케이 최고 의학책임자(CMO)는 “이번 연구는 실제 임상 환경에서도 높은 정확도로 병변을 감지할 수 있는 AI 성능을 확인한 것”이라며, “자사의 뇌졸중 AI 솔루션(JLK DWI, JLK CTL)의 글로벌 확장과 FDA 인허가에도 중요한 근거가 될 것”이라고 밝혔다.
이번 논문은 네이처 리서치에서 발행하는 Scientific Reports에 ‘Deep learning-based automatic segmentation of cerebral infarcts on diffusion MRI’라는 제목으로 게재됐다.
김국주 기자
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