딥노이드, 의료AI '사후검증' 통했다…서울대병원 연구서 민감도↑
전체 16%만 재검토, 추가 판독시간 건당 3.3초
의사 판독 끝난 뒤 AI 개입…KCR 2026 최우수 초록상
[파이낸셜뉴스] 의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드가 AI가 의사의 판독에 먼저 개입하는 대신 판독이 끝난 뒤 오류 가능성만 걸러내는 '의료AI 활용 가능성'을 제시했다. 판독 독립성을 유지하면서 민감도를 높였다는 점이 주목된다.
14일 딥노이드에 따르면 서울대학교병원 황의진·송지영 교수팀과 공동 수행한 흉부 X-ray AI 이중판독 연구가 대한영상의학회 학술대회 'KCR 2026' 최우수 초록상에 선정됐다.
이번 연구는 전문의가 1차 판독을 마친 뒤 AI가 판독문과 영상을 대조해 누락이나 불일치 가능성이 있는 사례만 재검토하도록 하는 방식이다. AI가 판독 전부터 소견을 제시하는 기존 방식과 달리 의사의 최초 판단에 영향을 주지 않고 '두 번째 판독자' 역할을 맡는다.
실제 연구진은 흉부 X-ray 775건을 대상으로 전문의 6명이 참여하는 다중 판독자 연구를 진행했다. AI는 전체 사례의 평균 16.1%만 재검토 대상으로 선별했고 이 가운데 30.7%에서 실제 판독문이 수정됐다.
평균 판독 민감도는 32.3%에서 37.6%로 유의하게 상승했다. 전체 정확도는 84.5%에서 84.8%로 유지됐으며 AI 검토에 추가된 시간은 건당 평균 3.3초였다.
특히 AI가 모든 영상을 다시 보는 대신 이상 가능성이 있는 일부 사례만 선별해 의료진의 추가 업무 부담을 제한했다. AI 결과를 먼저 제시할 때 발생할 수 있는 자동화 편향을 줄이면서 판독을 보완할 수 있다는 점도 이번 연구의 의미로 꼽힌다.
송지영 서울대병원 교수는 "의사의 독립적인 판단을 지키면서 판독의 완결성을 높이는 AI 활용법에 대한 연구를 지속하겠다"고 언급했다.
딥노이드는 이번 연구를 토대로 영상 판독 보조를 넘어 병원 판독 워크플로우 전반을 지원하는 의료AI 사업으로 영역을 확대하고 있다.
한편 의료AI 업계에서는 판독 정확도 경쟁을 넘어 AI가 실제 의료진의 업무 흐름에 얼마나 자연스럽게 들어갈 수 있을지가 상용화의 관건으로 꼽힌다. 특히 이번 연구처럼 의료진의 최초 판단은 건드리지 않으면서 필요한 사례만 재검토하는 방식은 임상 현장의 AI 도입 부담을 낮출 수 있다는 평가다.
[email protected] 김경아 기자
