[서울=뉴시스]송종호 기자 = 딥노이드가 국내 최대 규모 영상의학 학술대회에서 의료진과 공동으로 수행한 연구로 최우수 초록상을 받았다. 의사가 1차 판독을 마친 뒤 인공지능(AI)이 판독문과 영상을 대조해 누락 가능성이 있는 사례만 선별하고 재검토를 제안하는 방식의 임상적 유용성을 평가한 연구다.

의료 AI 기업 딥노이드는 황의진, 송지영 서울대학교병원 교수 연구팀과 실시한 흉부 엑스레이(X-ray) AI 이중판독 연구가 'KCR 2026 최우수 초록상(KCR 2026 Best Abstract Award)'에 선정됐다고 14일 밝혔다.

KCR은 대한영상의학회가 주관하는 영상의학 학술대회로 지난 9일부터 12일까지 킨텍스에서 진행됐다.

이번 연구는 의사가 1차 판독을 마친 뒤 AI가 판독문과 영상을 대조해 누락 가능성이 있는 사례만 선별해 재검토를 제안하는 'AI 기반 사후 이중판독(Double Reading)' 방식의 임상적 유용성을 평가했다. AI가 판독 전이나 판독 중에 소견을 먼저 제시하는 기존 방식과 다르게 의사의 독립적인 판단이 끝난 뒤에만 개입한다.

연구진은 흉부 X-ray 영상 775건을 대상으로 다중 판독자 연구를 진행했다. 정답 기준은 판독에 참여하지 않은 별도의 흉부 영상의학 전문의가 같은 날 촬영한 흉부 컴퓨터단층촬영(CT)로 독립적으로 확정했다. 14개 소견 분류를 기준으로 의뢰가 필요한 이상 소견(referable abnormality)이 있는 영상 140건과 없는 영상 635건이 포함됐다.

흉부 영상의학 전문의 6명이 AI 도움 없이 판독문을 작성하면, AI 이중판독 시스템이 영상 기반 예측 결과와 판독문을 문장 단위로 비교해 불일치·누락·위양성 가능성이 있는 사례를 표시했다. 또 전문의는 표시된 사례만 다시 검토해 판독문을 유지하거나 수정하는 방식이다.

그 결과 AI는 전체 사례의 평균 16.1%를 재검토 대상으로 선별했고, 이 중 30.7%에서 판독문이 수정됐다. 평균 판독 민감도는 32.3%에서 37.6%로 유의하게 향상됐다. 전체 정확도의 경우 84.5%에서 84.8%로 유지됐다. 병변 유형별로는 14개 분류 중 5개에서 민감도가 유의하게 개선됐고, AI 검토로 추가 소요 시간은 건당 평균 3.3초였다.

이번 연구는 AI가 1차 판독을 대체하지 않고 사후 검토자로 작동하더라도 전문의의 판독 독립성을 유지하면서 민감도를 높일 수 있음을 보여줬다. 회사 측은 "AI 결과를 먼저 제시할 때 우려되는 자동화 편향(automation bias)과 탈숙련(deskilling) 문제를 구조적으로 피하면서 추가 판독 부담도 제한적으로 유지할 수 있다는 점에서 학문적 의의를 갖는다"라고 밝혔다.

송지영 교수는 "국내 최대 영상의학 학술대회에서 연구의 가치를 인정받아 뜻깊다"고 말했다.

이어 "AI를 진단에 보조적으로 활용하는 방식이 다양해지는 만큼, 의사의 독립적인 판단을 지키면서 판독의 완결성을 높이는 AI 활용법에 대한 연구를 지속해 나가겠다"고 덧붙였다.


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