임페리얼 칼리지 런던 공동 연구 결과… 판독 업무량도 40% 절감
영국 런던, 세인트 조지 대학병원 (St. Georges Hospital-NHS 재단) 임상 방사선 전문의 마마타 레디 박사(Dr. Mamatha Reddy)의 연구모습(사진:아래 영상 갈무리)
인공지능(AI)이 기존 유방암 검진 체계의 사각지대였던 ‘간격암(Interval Cancers)’을 찾아내는 데 획기적인 성과를 거두었다. 구글과 영국 국립보건서비스(National Health Service, NHS), 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 공동 연구팀은 AI가 숙련된 전문의도 놓치기 쉬운 암을 조기에 발견하고, 의료진의 업무 부담을 대폭 줄일 수 있음을 입증했다.
간격암은 정기적인 암 검진(유방암, 대장암 등)에서는 정상 판정을 받았으나, 다음 정기 검진을 받기 전(주로 6개월~24개월 이내)에 새로운 증상이 나타나거나 암이 진단되는 경우를 말한다. 암의 성장 속도가 매우 빠르거나 이전 검진에서 발견하지 못한 경우 발생하며, 예방을 위해 조기 검진과 자가 검진이 필수적이다
이처럼 연구팀의 AI 시스템은 기존 검진 방식에서 정상 판정을 받았으나 다음 검진 전 증상이 나타난 ‘간격암’의 25%를 추가로 식별해냈다.
‘간격암’의 사각지대 해소...진단 정확도의 비약적 향상
유방암은 영국 여성 8명 중 1명에게 영향을 미치는 질병으로 조기 발견이 생존율을 결정짓는 핵심 요소다. 하지만 기존 유방 촬영술(Mammography)은 한계가 명확했다.
첫 번째 연구(유방암 검진을 위한 인공지능의 진단 정확도, 공정성 및 임상 적용: 다기관 후향적 및 전향적 기술 타당성 연구 결과/Diagnostic accuracy, fairness and clinical implementation of AI for breast cancer screening: results of multicenter retrospective and prospective technical feasibility studies-
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)에서 연구팀은 여성 12만 5,000명의 유방 촬영 영상을 AI로 분석한 결과, 전문 방사선사가 놓쳤던 간격암의 25%를 AI가 정확히 탐지했음을 확인했다.
특히 AI는 기존 방식보다 더 많은 침습성 암과 전체 암 사례를 찾아냈으며, 첫 검진 시 발생하는 위양성(암이 아닌데 암으로 오인하는 경우) 판정 비율도 오히려 낮추는 성과를 보였다.
업무 부하 40% 절감… “의료 인력 부족의 대안”
현재 영국의 유방암 검진 시스템은 두 명의 전문의가 모든 영상을 검토하고 의견이 갈릴 경우 조정 위원회가 결정하는 ‘이중 판독(Double-reading)’ 방식을 고수하고 있다. 이는 안전망 역할을 하지만, 전문의 한 명이 연간 약 5,000건의 스캔을 검토해야 하는 과도한 업무량과 전 세계적인 방사선 전문의 부족 현상으로 인해 한계에 직면한 상태다.
여성 5만 명의 스캔 데이터를 분석한 두 번째 연구(유방암 검진에서 인공지능을 보조 판독자로 활용하는 것의 영향/Impact of using artificial intelligence as a second reader in breast screening including arbitration-
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)에 따르면, AI를 이중 판독 프로세스의 ‘제2 독자(Second Reader)’로 활용할 경우 전체 검진 업무량을 약 40%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이는 의료진이 복잡한 사례에 더 집중할 수 있는 시간을 확보해주며, 국가적인 검진 적체 현상을 해소하는 데 크게 기여할 수 있음을 시사한다.
실제 임상 현장의 반응 분석..세계 최초의 대규모 연구
이번 연구는 단순히 AI의 정확도를 측정하는 데 그치지 않고, 실제 임상 환경에서 AI가 내린 판단에 대해 방사선 전문의들이 어떻게 반응하고 협력하는지를 분석한 세계 최초의 대규모 연구라는 점에서 큰 의의가 있다.
주비르 아메드(Dr. Zubir Ahmed) 영국 보건혁신안전부 장관은 “이번 연구는 더 많은 암을 조기에 발견하고 더 많은 환자에게 필요한 치료 시간을 확보해 줄 수 있다는 실질적인 희망을 준다”며, “이것이 바로 미래를 대비하는 NHS의 모습”이라고 평가했다
인간과 AI의 협업을 통해 신뢰 구축하기
인공지능 기반 선별 검사는 이론적으로 높은 효과가 기대되지만, 실제 의료 현장에서의 가치는 의료 전문가들이 인공지능의 진단 결과를 어떻게 받아들이고 활용하는지에 크게 좌우된다. 이를 확인하기 위해 연구팀은 전체 임상 진단 과정을 분석했으며, 특히 전문가들이 판독 결과의 불일치를 최종적으로 조정하는 단계인 ‘중재(arbitration)’ 과정에 주목했다.
중재 단계는 오진을 걸러내는 중요한 안전 장치로 작동하지만, 시뮬레이션 검토 과정에서 주목할 만한 현상도 발견됐다. 일부 사례에서 중재 패널의 전문의들이 인공지능이 탐지한 암을 재판단 과정에서 기각하는 경우가 확인된 것이다. 이 경우 해당 암은 AI가 아니었다면 발견되지 않았을 가능성이 높은 사례였다.
연구진은 이러한 결과가 초기 단계의 미묘한 암을 탐지하는 인공지능의 능력에 대해 의료진이 충분한 신뢰를 형성하는 과정이 필요함을 보여준다고 설명했다. 따라서 향후 의료 전문가와 인공지능 간 상호작용과 협업 방식에 대한 추가 연구가 필요하다고 강조했다.
연구팀은 또한 런던 지역 12개 영국 국가보건서비스(National Health Service, NHS) 검진 기관에서 9,000건 이상의 유방촬영 사례를 실시간으로 분석하는 관찰 연구를 진행해 임상 환경에서 인공지능을 적용하는 과정의 현실적인 과제도 평가했다. 이 연구에서는 AI 분석 결과를 환자 치료 결정에 직접 반영하지 않은 상태에서 실제 워크플로 적용 가능성을 검증했다.
연구 결과, 인공지능은 단순히 바로 적용할 수 있는 ‘플러그 앤 플레이(plug-and-play)’ 솔루션이 아닌 것으로 나타났다. 병원마다 다른 진료 절차와 장비, 환자 구성 등을 고려해 지속적인 조정과 최적화가 필요하다는 점이 확인됐다.
연구진은 이번 결과가 이전 연구를 한층 강화하는 근거라고 설명했다. 앞선 연구에서는 인공지능 기반 선별 시스템의 초기 버전이 단일 판독 환경에서도 암 탐지 능력을 향상시키고 여성 환자의 진단 대기 시간을 단축할 수 있음이 확인된 바 있다.
연구진은 이러한 연구들을 종합하면 인공지능이 유방암 조기 발견 능력을 강화하고, 더 많은 환자가 더 빠르게 진단과 치료를 받을 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 수 있다고 강조했다. 궁극적으로 이는 환자의 생존율 향상과 의료 시스템 효율성 개선으로 이어질 수 있다는 설명이다.(아래는 ‘AI를 활용한 방사선 전문의의 유방암 진단 지원' 영상)
정한영 기자
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