"실제 임상진료상황 반영한 정확도 검증 1%"
서울아산병원 영상의학과 박성호 교수팀 학술연구 발표

최근 의료 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 AI를 테마로 한 제품들도 개발·소개되고 있다.

하지만 의료/의학영상 분야에서 제대로 임상검증이 된 AI관련 사례는 거의 없다는 구체적인 연구결과가 처음으로 발표됐다.

박성호 서울아산병원 영상의학과 교수

서울아산병원 영상의학과 박성호 교수팀은 대한영상의학회의 국제학술지 KJR(Korean Journal of Radiology: IF 3.072) 3월 1일자에 이같은 내용을 게재했다.

박성호 교수팀은 지난해 1월부터 8월까지 전 세계에 출간된 모든 관련 논문(Pubmed, Embase) 약 2700건을 정리해 최종 516편의 유관 논문을 분석한 결과 이중 AI의 정확도를 어떤 형태이든 외부검증(external validation)으로 확인한 논문은 6%, 실제적인 임상진료상황에 맞추어(diagnostic cohort design) 정확도 검증을 한 경우는 1%, 좀 더 엄밀한 기준으로 임상적 정확도를 검증한 경우는 0%로 밝혀냈다. 

박성호 교수는 "그동안 의료 AI의 임상적 정확도를 제대로 검증하지 않는 것에 대해 우리나라뿐 아니라 미국, 영국의 의학계로부터 많은 문제제기가 있었지만 실제 구체적인 자료를 통해 확인한 것은 이번 연구가 처음"이라며 "예상보다 낮은 결과에 연구진도 놀랐고, 의료/의학영상 AI 분야가 임상검증을 얼마나 간과해 왔는지 그간의 민낯을 보여주는 결과"라고 설명했다. 

그는 이어 "이번 연구는 최근의 의료/의학영상 AI 분야 연구들을 비판하고자 하는 목적이 아니다"며 "분석에 포함된 많은 연구들은 AI가 환자 진료에 유용한 도구가 될 기술적 가능성이 있음을 보여주는 훌륭한 연구들이지만, 이 연구들을 임상검증 연구들로 오해하면 안된다"고 덧붙였다.

박 교수는 "초기 연구결과만 가지고 섣불리 환자에게 적용하려 하거나 임상검증을 간과하고 상업화에 집중하는 것은 부적절하며, 비윤리적이라는 점을 재인식시키고 향후 의료 AI 분야에 임상검증의 중요성이 활성화되길 바란다는 의견"을 피력했다.

한편 이번 분석에 포함된 논문들 중 영상의학과 분야 연구가 약 70%를 차지한다. 의료 AI와 관련하여 영상의학과의 역할과 책임이 크다는 것을 보여주는 결과로 볼 수 있다. 

박 교수는 "앞으로 보다 많은 영상의학과 의료진들이 의료 AI분야의 리더라는 책임감과 사명감을 가지고 '환자를 위한 AI'라는 근본적 가치를 실현할 수 있도록 더 많은 관심과 노력을 기울여 나갈 것"이라고 밝혔다.

또한 "의료 AI의 임상검증이 간과된 중요한 이유 중 하나는 개발자나 산업계가 현장의료와 임상검증에 대한 자세한 정보와 교육을 접할 기회가 적었기 때문"이라며 "앞으로 의료인들이 AI 개발자 및 산업계와 좀 더 적극적으로 소통을 하고 교육과 정보제공의 기회를 만들어야 할 것"이라고 강조했다.

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