[메디칼타임즈=김승직 기자] 국내 의료 인공지능(AI) 기업 딥노이드는 서울대학교병원 황의진, 송지영 교수 연구팀과 공동으로 수행한 '흉부 X-ray AI 이중판독 연구'가 대한영상의학회 주관 학술대회 'KCR 2026'에서 최우수 초록상을 수상했다고 14일 밝혔다.

이번 연구는 의사가 1차 판독을 마친 뒤 AI가 판독문과 영상을 대조해 누락 가능성이 있는 사례만 선별해 재검토를 제안하는 AI 기반 사후 이중판독 방식의 임상적 유용성을 평가했다. 이는 AI가 판독 전이나 판독 중에 소견을 먼저 제시하는 기존 방식과 달리, 의사의 독립적인 판단이 끝난 뒤에만 개입하는 것이 특징이다.

연구진은 흉부 X-ray 영상 775건을 대상으로 다중 판독자 연구를 진행했다. 영상의학 전문의 6명이 AI 도움 없이 판독문을 작성하면, AI 이중판독 시스템이 영상 기반 예측 결과와 판독문을 문장 단위로 비교해 불일치 및 누락 가능성이 있는 사례를 표시한다. 이후 전문의는 표시된 사례만 다시 검토해 판독문을 유지하거나 수정하게 된다.

연구 결과 AI는 전체 사례의 평균 16.1%를 재검토 대상으로 선별했고, 이 중 30.7%에서 판독문이 수정됐다. 평균 판독 민감도는 32.3%에서 37.6%로 향상됐고 전체 정확도는 84.8%로 기존 수준을 유지했다. 병변 유형별로는 14개 분류 중 5개에서 민감도가 개선됐으며, AI 검토에 따른 추가 소요 시간은 건당 평균 3.3초 수준이었다.

이번 연구는 AI가 1차 판독을 대체하지 않고 사후 검토자로 작동해도 전문의의 판독 독립성을 유지한 채 진단 민감도를 높일 수 있음을 보여줬다. 특히 AI 결과를 먼저 제시할 때 우려되는 자동화 편향 및 탈숙련 문제를 구조적으로 피하면서 추가 판독 부담을 최소화할 수 있다는 점에서 학문적 의의를 인정받았다.

송지영 서울대병원 교수는 "국내 최대 영상의학 학술대회에서 연구의 가치를 인정받아 뜻깊다"며 "AI를 진단에 보조적으로 활용하는 방식이 다양해지는 만큼, 의사의 독립적인 판단을 지키면서 판독의 완결성을 높이는 AI 활용법에 대한 연구를 지속해 나가겠다"고 밝혔다.

한편 딥노이드는 병원 판독 워크플로우 전반을 지원하는 의료 AI 서비스 기업으로 사업을 확장한다는 방침이다. 이를 위해 지난 7월 생성형 의료 AI 솔루션의 모달리티 확장 방향을 공개하며 에이전트 AI 기반 의료 서비스 제공 계획을 제시한 바 있다.