판독 시간은 줄고 정확도는 높아지고
영상의학은 최신 AI 기술의 임상 적용에서 가장 먼저 수혜를 받고 있는 분야로 꼽힙니다. 이미 5년여 전부터 흉부 엑스레이, 유방촬영술(Mammography) 등 비교적 표준화된 영상 검사에서 병변 발견을 보조하는 AI가 활용되기 시작했습니다. 최근에는 CT와 MR처럼 보다 복잡한 영상 검사에서도 병변을 확인하고 진단 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
특히 영상 검사 건수는 매년 증가하는 반면 이를 판독할 영상의학과 전문의 수는 제한적이기 때문에, AI는 판독 업무의 효율성을 높이는 현실적인 대안으로 주목받고 있습니다. 예컨대 종양이 뇌로 전이됐는지 평가하기 위해 판독의가 확인해야 하는 뇌 MR 영상 수는 수백 장에 이릅니다. AI를 활용하면 병변의 유무뿐 아니라 이전 MRI와 비교한 병변의 변화도 쉽게 확인할 수 있습니다. 실제로 서울아산병원이 2020년 뇌 MR 판독에 AI를 도입한 이후 건당 판독 소요 시간이 66.9초에서 57.3초로 약 14.3% 감소했습니다. 판독의가 집중력을 유지하고 체감 피로도를 줄이는 데 큰 도움이 되고 있습니다.
AI는 진단 보조에 그치지 않고 MR 영상의 질을 개선하고 검사 시간을 줄이는 방향으로도 활발히 활용되고 있습니다. 환자가 검사실에서 머무는 시간을 줄여 불안감과 불편감을 낮추는 한편, 같은 시간에 더 많은 검사를 시행할 수 있어 검사 운영의 효율성도 높일 수 있습니다. 수가 보완 등 정책적 과제가 남았지만, AI를 도입했을 때 신속하고 정확한 영상 검사 및 진단 환경이 만들어지고 곧 환자 진료 과정 전반의 질적 향상으로도 이어진다는 것은 이제 분명한 사실입니다.
▲AI 기반 뇌출혈 진단 보조 프로그램의 응급실 뇌 CT 활용 사례
▲AI 기반 Ki-67 병리 판독 보조 프로그램의 활용 사례
수천 개의 세포도 5초 만에… 병리진단의 효율화
병리 영역에서도 AI를 활용하기 위한 연구가 꾸준히 진행돼 왔습니다. 그 결과 종양 발견과 분류, 분자병리학적 유형 추측, 예후 예측 등 다양한 분야에서 유의미한 성과가 전 세계적으로 발표되고 있습니다. 서울아산병원은 2021년 3월부터 세포 증식 표지자인 Ki-67 면역화학염색 판독에 AI를 전격 도입해 운용하고 있습니다. Ki-67 검사는 세포의 증식 속도를 평가해 종양의 진단과 악성도를 판정하는 매우 중요한 지표입니다. 기존에는 판독을 위해 수백 개의 세포를 육안으로 일일이 확인해 양성 세포의 비율을 계산해야 했습니다. 이 과정에서 상당한 시간과 노동력이 소요됐고, 육안 판독의 특성상 정확성과 재현성에 한계가 있었습니다. 그러나 AI 도입 이후에는 수천 개의 세포를 대상으로 양성 비율을 빠르고 정확하게 산출할 수 있게 되었습니다. 계산된 수치도 역시 AMIS 3.0에 자동으로 입력되어 기존에 10분가량 소요되던 작업이 5초 내외로 획기적으로 단축되었습니다.
나날이 발전하는 의료 AI 기술은 이제 개별 영상이나 단편적인 텍스트 분석을 넘어 유전체 데이터와 누적 진료 기록, 검사 영상 등을 종합적으로 분석해 최적의 치료 방향을 제시하는 수준으로 진화하고 있습니다. 서울아산병원의 중증질환 치료 역량이 축적된 EHR과 PACS, 그리고 세계적 수준의 디지털 병리 시스템과 진단 빅데이터는 AI 기술을 임상에 성공적으로 적용할 수 있는 강력한 자산입니다. 신뢰할 수 있는 데이터와 고도화된 기술의 융합을 통해 환자 중심의 정밀의료를 선도해 나갈 서울아산병원의 미래를 기대합니다.
