이번 연구에서 구글 AI는 유방암 스캔 판독에서 방사선 전문의보다 더 많은 암을 발견하고, 잘못된 양성 판정을 줄이며 판독 시간을 크게 단축했다. 이를 통해 조기 진단과 치료 기회가 늘어나고, 전문의들의 업무 부담도 상당히 경감될 수 있음이 확인됐다. (이미지/보스턴살아)

 

 

 

 

 

AI, 유방암 조기 진단서 방사선 전문의 능가

NHS 최대 연구, AI 도입 시 암 발견률 증가·오진 감소·판독 시간 3분의 1 단축

 

 

 

 

 

영국에서 구글(Google) 인공지능(AI)이 유방암 검진에서 방사선 전문의를 뛰어넘는 성과를 보였다. 175,000명을 대상으로 한 영국 국민보건서비스(NHS, National Health Service) 최대 규모 연구 결과, AI는 침습성 유방암을 더 많이 발견하고 잘못된 양성 판정(false positive)을 줄이며, 첫 검사 여성의 재검률(recall)도 감소시키는 것으로 나타났다. 일부 연구에서는 스캔 판독 시간이 기존보다 3분의 1 수준으로 단축돼 방사선 전문의들의 업무 부담도 크게 줄었다. 이번 연구 결과는 임페리얼 칼리지 런던 공식 뉴스(https://www.imperial.ac.uk/news)를 통해 발표됐다.

 

연구에는 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London), 구글(Google), 케임브리지 대학교(University of Cambridge), 서리 대학교(University of Surrey), 캠브리지 대학병원 NHS 트러스트(Cambridge University Hospitals NHS Trust), 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트(Imperial College Healthcare NHS Trust), 로열 마스든 병원(Royal Marsden NHS Foundation Trust), 로열 서리 병원(Royal Surrey NHS Foundation Trust), 세인트 조지 대학병원(St George’s University Hospitals NHS Foundation Trust) 등과 AIMS 공공 참여 그룹이 참여했다. 보도에 따르면 AI는 기존 인간 판독 대비 암 발견률과 정확성을 높이는 동시에 업무 효율성을 크게 개선한 것으로 나타났다.

 

유방암은 영국에서 가장 흔한 암으로, 매 10분마다 한 명씩 진단된다. 하지만 임상 방사선 전문의는 약 2,000명이 부족하며, 2029년에는 부족률이 39%에 이를 것으로 예상된다. 보도에 따르면 이번 연구는 AI 도입이 조기 진단을 늘리고 전문의들의 판독 업무 부담을 줄일 수 있는 가능성을 보여준다.

 

 

AI는 중재 판독에서도 인간과 비슷한 성과를 보이며, 전체 검진 과정의 효율성을 높이는 데 기여했다.

 

 

 

연구는 세 부분으로 나뉘어 진행됐다. 첫 번째는 115,973건의 과거 스캔을 대상으로 AI를 두 번째 판독자로 투입한 후향적 연구로, 암 발견률(CDR)이 1,000명당 7.54건에서 9.33건으로 증가했고, 재검률은 39.3% 감소했다. 판독 시간도 32% 단축돼 효율성이 크게 향상됐다. 두 번째는 런던 12개 사이트 9,266건의 현재 사례를 분석했는데, AI는 인간보다 빠른 판독을 수행해 시간 절약 효과가 뚜렷했다. AI가 스캔 한 건을 판독하는 데 평균 17.7분이 걸린 반면, 인간 판독자는 평균 2.08일이 소요됐다.

 

세 번째는 50,000건에서 AI를 중재(arbitration) 판독에 활용한 최초 사례다. 보도에 따르면 중재 과정에서 AI는 인간과 유사한 성과를 보였으며, 중재율은 높았지만 전체 검진 업무 부담은 줄어든 것으로 나타났다.

 

구글 임상 디렉터 수잔 토마스 박사는 “이번 연구는 의사와 AI가 함께 임상 환경에서 협력하는 방식을 처음으로 엄격히 검증한 사례”라고 강조했다. 임페리얼 칼리지 헬스케어 NHS 트러스트 방사선 전문의 데보라 커닝햄 교수는 “AI 도입으로 유방암 검진 효율이 높아지고, 방사선 전문의가 조직 검사 등 실제 진단 업무에 더 집중할 수 있다”고 밝혔다.

 

이번 연구는 NIHR Imperial Biomedical Research Centre의 지원을 받았으며, NHS AI in Health and Care Award와 NIHR 파트너십을 통해 자금이 지원됐다.