최근 10년간 뇌 CT영상 촬영한 성인 236명 대상
휴런은 지난 8일 식품의약안전처로부터 자체 개발한 '뇌출혈(출혈성 뇌졸중) 영상 판독 인공지능(AI) 소프트웨어(cHS)'의 안정성과 유효성을 평가하기 위한 임상시험을 승인받았다고 21일 밝혔다.
cHS는 뇌 CT 영상을 자동 분석해 출혈성 뇌졸중 여부를 의료진에게 제공함으로써 진단 의사결정을 보조하는 소프트웨어이다.
휴런에 따르면, 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 모델로 구성된 출혈성 뇌졸중 분석 알고리즘은 영상의학과 전문의 수준의 판독 능력을 보여준다고 한다.
본 임상시험은 가천대 길병원의 김명진 교수가 책임을 맡아, 최근 10년간 뇌 CT영상을 촬영한 성인 중 236명을 대상으로, 무작위 배정(후향적), 공개 방식으로 진행된다.
이를 통해 휴런은 cHS의 환자 분류 결과가 전문의 그룹의 최종 임상진단결과를 참조표준으로 했을 때와 비교해 민감도 및 특이도 기준을 만족하는지 확인할 계획이다.
신동훈 대표는 "휴런은 뇌신경질환 진단에 특화된 인공지능 진단 솔루션 회사로, 뇌졸중 분야에서도 세계에서 가장 앞선 수준의 기술을 보유 중"이라며 “조만간 글로벌 리더인 Viz.ai가 미국 시장에서 선보였던 허혈성 뇌졸중(Ischemic Stroke) 및 대혈관폐색(Large Vessel Occlusion) 진단기술, ASPECTS 스코어링 기술 등의 국내외 인허가도 추진할 계획"이라고 말했다.
cHS는 뇌 CT 영상을 자동 분석해 출혈성 뇌졸중 여부를 의료진에게 제공함으로써 진단 의사결정을 보조하는 소프트웨어이다.
휴런에 따르면, 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 모델로 구성된 출혈성 뇌졸중 분석 알고리즘은 영상의학과 전문의 수준의 판독 능력을 보여준다고 한다.
본 임상시험은 가천대 길병원의 김명진 교수가 책임을 맡아, 최근 10년간 뇌 CT영상을 촬영한 성인 중 236명을 대상으로, 무작위 배정(후향적), 공개 방식으로 진행된다.
이를 통해 휴런은 cHS의 환자 분류 결과가 전문의 그룹의 최종 임상진단결과를 참조표준으로 했을 때와 비교해 민감도 및 특이도 기준을 만족하는지 확인할 계획이다.
신동훈 대표는 "휴런은 뇌신경질환 진단에 특화된 인공지능 진단 솔루션 회사로, 뇌졸중 분야에서도 세계에서 가장 앞선 수준의 기술을 보유 중"이라며 “조만간 글로벌 리더인 Viz.ai가 미국 시장에서 선보였던 허혈성 뇌졸중(Ischemic Stroke) 및 대혈관폐색(Large Vessel Occlusion) 진단기술, ASPECTS 스코어링 기술 등의 국내외 인허가도 추진할 계획"이라고 말했다.