인공지능(AI) 보조 대장내시경 민감도가 선종 발견율과 환자안전에 직접적 영향을 미친다는 연구결과가 나왔다.

서울대학교병원 강남센터 소화기내과 배정호 교수팀은 최근 수진자 3000명을 대상으로 전향적 연구를 통해 AI 보조 대장내시경 시스템 효과를 입증했다.

연구팀은 동일한 민감도를 가진 두 가지 대장내시경 인공지능 시스템에서 위양성 비율이 높은 시스템 A(3.2%)와 낮은 시스템 B(0.6%)를 비교했다. ‘위양성’은 정상적인 대장주름과 점막을 용종으로 오인식하는 경우를 말한다. 

그 결과, 위양성 비율이 낮은 시스템 B가 선종 발견율과 대장내시경 당 선종 수에서 유의미하게 높은 성과를 보였다.

위양성 비율이 낮은 시스템 B는 선종 발견율이 50.4%를 보이며 표준 대장내시경(44.3%)과 위양성 비율이 높은 시스템 A(43.4%) 보다 높은 달성률을 보였다. 

또한 비종양성 용종 절제 비율을 21.3%로 억제하며, 위양성 비율 관리가 임상 성능과 효율성 향상에 중요하다는 점을 입증했다.

선종을 포함 전암성 용종 발견 및 절제는 대장암 위험을 줄이는 데 핵심적이며, 대장내시경은 이를 위한 표준 절차로 자리잡았다.

하지만 대장내시경은 시술자 실력에 따라서 검사 수행성적이 차이가 있다는 게 한계점으로 지적되고 있다.

연구팀은 인공지능 보조 대장내시경 시스템이 시술자에 따른 내시경 검사의 기술적‧인지적 한계를 극복하기 위한 가능성을 지니고 있다고 강조했다.

하지만 AI 시스템의 불필요한 경보가 과도하면 임상 집중도가 저하돼 중요한 병변에 대한 경보를 놓칠 가능성이 높아지는 ‘양치기 소년 효과(Crying Wolf Effect)’가 발생할 수 있다.

때문에 적정수준 민감도를 유지하면서 동시에 위양성 비율을 효과적으로 관리하는 게 실질적인 임상 활용도를 높이는 핵심임을 강조했다.

배정호 교수는 “위양성 비율이 높은 시스템은 선종 발견율을 저하시키는 동시에 불필요한 용종 절제를 늘려 오히려 환자안전과 비용 효과성에 나쁜 영향을 줄 수 있다”고 말했다.

이어 “때문에 인공지능 도입 시 실제 의료환경에서 다양한 의료진과의 상호작용이 철저히 검증돼야 한다”고 덧붙였다.

한편, 이번 연구결과는 과학 분야 세계적 권위지인 네이쳐 리서치(Nature Research)의 온라인 의학 저널인 ‘디지털 메디신(Digital Medicine)’ 최신호에 게재됐다. 

박대진 기자 (djpark@dailymedi.com) 기자의 다른기사보기