[로이슈 전여송 기자] 서울아산병원 융합의학과 김남국·병리과 조영미 교수팀이 희귀 신장암 진단을 보조하는 인공지능(AI)을 개발하고, 의료진의 AI 활용 방식에 따라 진단 정확도와 오류 수용 정도에 차이가 나타난다는 연구 결과를 발표했다.

이번 연구는 희귀 신장암인 푸마르산 수화효소 결핍 신세포암(FHdRCC)을 선별하는 딥러닝 AI를 개발하고, 병리과 전문의와 전공의 등 의사 21명을 대상으로 AI 활용 전후의 진단 결과를 비교한 것이다. 연구 결과는 국제학술지 'npj Digital Medicine'에 게재됐다.

FHdRCC는 전체 신장암의 0.4% 미만을 차지하는 희귀암으로, 진행 속도가 빠르고 다른 신장암과 조직 형태가 유사해 감별 진단이 어렵다. 확진을 위해 유전자 검사 등이 필요하지만 초기 병리진단에서 해당 질환을 의심하지 못하면 추가 검사가 이뤄지지 않을 수 있다.

이 질환은 2016년 세계보건기구(WHO) 분류에 처음 포함됐다. 연구팀은 질환의 희귀성과 진단 경험 부족 등을 고려해 병리 조직 영상에서 FHdRCC를 선별하는 AI 모델을 개발했다.

연구에 포함된 FHdRCC 환자 39명의 평균 연령은 47.5세였다. 이 가운데 67%는 진행된 병기에서 진단됐으며, 림프절 전이가 확인된 환자는 39%였다. 5년 생존율은 61.8%였고, 최초 진단 과정에서 해당 질환을 의심한 비율은 36%에 그쳤다.

연구팀은 디지털 병리 조직 영상 335장을 활용해 AI 모델을 개발하고 성능을 평가했다. 질환 유무를 구별하는 능력을 나타내는 AUC는 내부 평가에서 0.954, 외부 평가에서 각각 0.820과 0.867을 기록했다. AUC는 1에 가까울수록 질환 구별 성능이 높다는 의미다.

이후 병리과 전문의와 전공의 등 의사 21명이 진단이 어려운 신장암 조직 30건을 AI 활용 여부에 따라 판독하도록 하고 결과를 비교했다.

분석 결과 AI를 활용했을 때 진단 정확도는 60.0%에서 73.3%로 13.3%포인트 상승했다. 정밀도는 66.7%에서 77.8%로 11.1%포인트 높아졌으며, 의료진 간 진단 일치도도 0.311에서 0.482로 증가했다. 판독 시간은 통계적으로 유의한 증가가 나타나지 않았다.

다만 AI의 판단을 받아들이는 정도에 따라 진단 결과에 차이가 있었다. 연구팀은 의료진을 AI의 판단을 적극적으로 반영하는 '수용형'과 판단을 신중하게 검토하는 '신중형'으로 구분했다.

수용형 의료진은 AI가 올바른 판단을 제시했을 때 이를 활용하는 비율이 높아 진단 정확도 개선 효과가 상대적으로 크게 나타났다. 반면 AI가 잘못된 판단을 제시했을 때 이를 수용하는 비율도 0.800으로, 신중형의 0.600보다 높았다.

신중형 의료진은 AI의 잘못된 판단에 영향을 받는 정도가 상대적으로 낮았지만, AI 활용에 따른 진단 정확도 개선 효과도 제한적이었다.

연구팀은 이러한 AI 활용 성향이 의료진의 임상 경력이나 세부 전문 분야와 관련이 없었다고 설명했다. 기존 진단 경험과 별개로 AI의 판단을 평가하고 활용하는 역량이 필요하다는 분석이다.

이번 연구는 제한된 수의 의료진과 병리 조직을 대상으로 수행된 만큼, 실제 임상 환경에서의 적용 효과를 확인하기 위한 추가 연구가 필요하다. 연구팀은 희귀암 진단에서 AI를 활용할 경우 의료진의 판단을 보조하는 방식과 오류 대응 교육을 함께 고려해야 한다고 설명했다.

김남국 서울아산병원 융합의학과 교수는 "앞으로는 의료진 개개인의 AI 활용 성향에 맞춘 교육과 협업 전략이 필요하다"고 덧붙였다.

조영미 서울아산병원 병리과 교수는 "이번 연구는 AI가 놓치기 쉬운 희귀암을 조기에 의심하고 추가 검사가 필요한 환자를 선별하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 보여줬다"고 말했다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr