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세계 최초 전 세계 의학영상 분야 AI 임상검증 현황 분석 공개 - 실제 임상진료상황 반영한 정확도 검증 1% - 서울아산병원 영상의학과 박성호 교수팀
  • 기사등록 2019-03-07 08:43:36
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최근 의료 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지면서 AI를 테마로 한 제품들도 속속 개발, 소개되고 있다.

하지만 의료/의학영상 분야에서 제대로 임상검증이 된 AI관련 사례는 거의 없다는 구체적인 연구결과가 처음으로 발표돼 관심이 높아지고 있다.


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

박성호 교수팀은 지난 2018년 1월부터 8월까지 전 세계에 출간된 모든 관련 논문(Pubmed, Embase) 약 2,700 건을 정리하여 최종 516편의 유관 논문을 분석하였다.

이를 분석한 결과 516편 중 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 밝혀졌다. 

제대로 된 임상검증과 엄격한 사전검증 절차가 필요한 이유는 우리의 소중한 신체와 건강에 직간접적인 영향을 주기 때문이다. 의료용 소프트웨어는 의약품이나 치료용의료기구와는 달리 환자에게 직접적인 위해가 되지 않는다고 생각하기 쉽다. 

하지만 충분히 검증되지 않은 AI 소프트웨어 프로그램이 내린 진단오류는 환자의 건강에 심각한 위험을 초래할 수 있고, 불필요한 의료비 상승으로 이어질 수 있다.

박성호 교수는 “그동안 의료 AI의 임상적 정확도를 제대로 검증하지 않는 것에 대하여 우리나라뿐 아니라 미국, 영국의 의학계로부터 많은 문제제기가 있었지만 실제 구체적인 자료를 통해 확인한 것은 이번 연구가 처음이다”며, “예상보다 낮은 결과에 연구진도 놀랐고, 의료/의학영상 AI 분야가 임상검증을 얼마나 간과해 왔는지 그간의 민낯을 보여주는 결과이다”고 설명하였다. 

이와 관련하여 영국, 미국 등의 선진국들은 AI의 임상검증에 최근에 들어 많은 관심과 노력을 기울이고 있다. 제대로 된 임상검증 없이는 AI의 국제 경쟁력도 없다. 

정부도 의료 AI 산업의 진정한 육성과 경쟁력 강화를 위해서는 단지 기술 개발 지원이나 규제의 완화 및 신속한 허가와 같은 직접적 사업화 지원 뿐 아니라 보다 근본적으로 제대로 된 임상검증을 촉진/지원하는 것이 매우 중요하다는 것을 이해하고, 실질적인 지원이 필요하다. 

박 교수는 “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 안되며, 이런 초기 연구결과만 가지고 의료 AI의 임상검증을 간과하고 섣불리 환자에게 적용하려 하거나 임상검증을 간과하고 상업화에 집중하는 것은 부적절하며, 비윤리적이라는 점을 재인식시키고 향후 의료 AI 분야에 임상검증의 중요성을 활성화하는 계기가 되기를 바란다”고 덧붙였다.


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 “영상의학과는 AI기술을 통하여 환자진료가 향상되고, 의료/의학이 발전하며, 더불어 의료 산업의 발전에도 기여할 수 있도록 의료와 기술/산업 모두를 균형 있게 바라보고 좀 더 정확하고 객관적인 관련 정보를 생산전달하기 위해 노력하고 있다”며, “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 것이다”고 밝혔다.

또 “그간 의료 AI의 임상검증이 간과된 중요한 이유 중 하나는 개발자나 산업계가 현장의료와 임상검증에 대한 자세한 정보와 교육을 접할 기회가 적었기 때문이다. 이에 따라 앞으로 의료인들이 AI 개발자 및 산업계와 좀 더 적극적으로 소통을 하고 교육과 정보제공의 기회를 만들어야 할 것이다”며, “이를 통하여 진정한 환자를 위한 AI가 만들어지고 의료와 기술/산업이 같이 발전할 수 있는 win-win의 관계가 잘 형성되도록 같이 노력하길 바란다”고 덧붙였다.



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