제이엘케이, 국제학술지에 JBS-04K 임상논문 발표

타사 딥러닝 모델 대비 우수한 검출 성능입증

최성훈 기자 (csh@medipana.com)2024-01-26 09:47

의료 인공지능(AI) 기업 제이엘케이는 뇌출혈 솔루션 JBS-04K에 대한 논문이 국제학술지 Frontiers에 게재됐다고 26일 밝혔다. 

해당 논문은 제이엘케이의 원천 기술력을 기반으로 ‘두개내출혈(ICH) 검출을 위한 딥러닝 모델 알고리즘의 효과 검증’에 대한 것이다. 

두개내출혈(ICH)은 5가지 하위 유형의 경막외출혈(EDH), 경막하출혈(SDH), 지주막하출혈(SAH), 실질내출혈(IPH), 뇌실내출혈(IVH)로 구분되며, 사망률과 이환율이 매우 높기때문에 신속하고 정확한 진단이 요구되는 질병이다. 

또한 많은 국가에서 신경방사선 전문의의 부족으로 인한 오진이 발생하고 있기도 하다. 이에 딥러닝 알고리즘으로 두개내출혈(ICH)를 탐지하는데 있어 가장 효과적인 솔루션으로서 JBS-04K에 대한 임상논문이 발표됐다.

논문에 따르면 JBS-04K는 경쟁사의 솔루션에 비해 우수한 검출 성능을 보였으며, 높은 민감도와 특이도 및 곡선하면적을 증명해냈다. 총 161개의 케이스를 대상으로 검출 정확도를 높이기 위해 6명의 전문가의 투입과 더불어 가중치 앙상블 모델이 추가로 분석했다. 그 결과로서 인공지능(AI)과 전문의 간 차이는 크지 않았으며, 더욱이 우수한 성능을 보여 높은 임상적용 가능성을 지니고 있음이 확인됐다.

이에 회사는 "전문의가 두개내출혈(ICH) 유형을 정확하게 진단 및 예측하는데 있어 JBS-04K가 크게 도움을 줄 수 있다"며 "신경방사선 전문의가 부족한 지역의 두개내출혈(ICH) 환자 진단 과정에서 오진을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다. 

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