등록일. 2023-11-30
환자 치료 및 재활 결과 최적화 도움주는 AI 학습용 데이터를 라벨링으로 가공·구축
의료진 재관류 치료, 혈전 제거술 결정 과정·예후 예측 개선… 환자 치료·재활 결과 최적화
수원--(뉴스와이어)--가천대학교 컨소시엄이 과학기술정보통신부(이하 과기부)가 주관하고, 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 ‘2023년 인공지능 학습용 데이터 구축사업’에서 인공지능(AI) 산업계의 이슈로 떠오르는 헬스케어 분야의 ‘뇌졸중 경과관찰 데이터’를 수주했다.
브라이센코리아는 과거 헬스케어 분야의 ‘뇌 질환 영상 데이터 구축’에도 참여했으며 이번에 18억4000만원이 투입되는 ‘뇌졸중 경과관찰 데이터’ 구축 사업에 휴런, 서울아산병원, 가톨릭관동대학교 의료기술협력단, 경희의료원, 아주대학교의료원, 한국스마트헬스케이협회와 함께 가천대 컨소시엄 일원으로 참여한다.
뇌졸중은 세계에서 두 번째로 사망률이 높은 질환이다. 연간 사망자 수는 약 600만명에 이르며, 고령화 사회 영향으로 환자 수도 늘고 있다. 대한뇌졸중학회 조사에 따르면 국내 성인 60명 가운데 1명이 뇌졸중 환자이며, 해마다 국내에서 10만5000명의 신규 뇌졸중 환자가 발생하는 것으로 조사됐다. 급성 뇌졸중은 뇌 조직으로 가는 혈류의 일부가 중단돼 발생하는 질환으로, 연령이 증가할수록 유병률도 증가한다. 특히 급성 허혈성 뇌졸중 환자는 발병 후 1년 안에 높은 사망률및 재발률을 보인다.
뇌 손상이 병행되는 뇌졸중으로 발생한 경제적 손실은 국내에서만 매년 1조원을 웃돌고 있다. 뇌졸중 치료제 시장은 연간 10조원 이상의 규모로 추정되며, 이런 고위험 다빈도 질환인 뇌졸중 환자 가운데 뇌출혈은 17%, 뇌경색은 83%의 비율을 차지하고 있다. 뇌졸중은 무엇보다도 빠른 진단과 정확한 치료가 중요하다.
브라이센코리아는 이번 사업에서 ‘통합 뇌졸중 진단 및 치료 최적화 데이터셋’을 기반으로 한 AI 보조 시스템을 통해, 의료진의 재관류 치료 및 혈전 제거술 결정 과정과 예후 예측을 개선한다. 이로써 치료 및 재활 결과 최적화에 도움을 주는 AI를 위한 학습용 데이터를 라벨링으로 가공·구축하며, 이는 멀티 모달리티(Multi-Modality) 데이터를 활용한 뇌졸중 진단 및 치료 연구의 진전을 통해 앞으로 의료 서비스 질 향상 및 AI 기술 발전에 큰 도움을 줄 수 있다.
브라이센코리아는 이번 사업으로 구축되는 AI 보조 시스템을 통해 의료진의 재관류 치료 및 혈전 제거술 결정 과정과 예후 예측을 개선해 치료·재활 결과를 최적화하면서, 빠른 진단과 치료 결정으로 골든 타임 내 적절한 치료를 받을 수 있는 환자가 늘어나 뇌졸중 환자의 사망률 및 장애율을 낮출 수 있을 것으로 보고 있다. 또 이런 효과를 통해 뇌졸중 환자의 치료비용이 절감되고, 비용 최적화에 따른 건강보험 재정 건전화까지 기대 가능해 경제적 효과도 볼 수 있을 것으로 전망하고 있다.
브라이센코리아는 뇌졸중 경과관찰 데이터 구축사업의 하나로 의료 영상 분석 솔루션을 개발하고 있다. 이번 기회를 통해 자체적인 솔루션 개발이 착수돼 단일 사업으로 끝나는 것이 아닌, 앞으로 의료 서비스에 도움이 될 기술력을 갖출 기반이 마련됐다.
뇌졸중 경과관찰 데이터 구축은 올해 연말까지 진행되며, 구축이 완료된 뒤에는 NIA가 운영하는 ‘AI-Hub’를 통해 모든 데이터가 일반에 공개될 예정이다.