인공지능(AI) 기반 대장내시경 진단보조 소프트웨어를 사용할 경우 내시경 의사 수행 능력이 유의하게 향상되며, 특히 초보의사 그룹에서 효과가 큰 것으로 확인됐다. 

아이넥스코퍼레이션은 자사의 AI 기반 실시간 대장내시경 진단보조 소프트웨어 ENAD CADx(에나드 캐드엑스)를 활용한 이 같은 연구 결과를 공개했다.

광학진단은 내시경을 통해 실시간으로 병변 형태를 관찰하고 조직학적 유형을 추정하는 방식으로, 불필요한 용종 절제에 따른 위험과 비용을 줄일 수 있어 주목받아 왔다.

광학진단이 임상에 적용되기 위해선 SODA(Simple Optical Diagnosis Accuracy)과 PIVI(Preservation and Incorporation of Valuable Endoscopic Innovations) 등 국제적 기준을 충족해야 한다.

이 기준들은 높은 진단 정확도와 음성예측도(NPV)를 요구하기 때문에 초보 내시경 의사가 충족하기 쉽지 않았다. 그러나 ENAD CADx 사용 시 의료진 숙련도에 따른 광학진단 품질 편차가 줄었다. 

이번 연구에는 서울대병원 강남센터를 비롯해 서울대병원, 부산대병원, 인제대학교 부산백병원 총 4개 기관의 내시경 의사 35명이 참여했다.

참가자는 광학진단 교육 및 경험 수준에 따라 숙련된 전문가, 전문가, 초보자 그룹으로 분류됐으며, 협대역영상(NBI) 동영상 클립으로 구성된 100개 대장 병변을 ENAD CADx 보조 유무에 따라 두 차례 평가했다.

그 결과, ENAD CADx 보조 시 AI 실시간 분석 정보를 기반으로 보다 신속한 고확신도 판단이 가능해져 진단 정확도가 향상된 것으로 확인됐다.

연구팀은 내시경 의사가 병변을 관찰한 뒤 3초 이내 망설임 없이 내린 판단을 ‘고확신도(HC) 진단’으로 정의했다.

ENAD CADx 보조 시 HC 진단 정확도는 78.3%에서 89.8%로 11.5%P 상승했다. 평균 의사결정 시간도 3.3초에서 2.8초로 단축돼 진단 효율성 역시 개선됐다.

특히 초보 내시경 의사 그룹에서 가장 큰 효과가 나타났다. 초보자그룹 HC 진단 정확도는 74.1%에서 88.8%로 약 14.7%P 상승했고, 평가자 간 진단 일치도 또한 유의하게 증가했다.

이는 ENAD CADx가 경험에 따른 진단 품질 편차를 줄이는 ‘훈련 평준화 도구(Training equalizer)’로 기능할 수 있음을 시사한다.

또한 ENAD CADx는 고확신도 판단 정확도와 비율을 동시에 향상시켜 PIVI 및 SODA와 같은 기준을 달성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 

아이넥스 이항재 대표는 “이번 다기관 연구는 ENAD CADx가 단순히 진단 정확도를 높이는 것을 넘어 내시경 검사 질(質) 상향평준화에 기여한다는 점을 입증하는 중요한 근거”라고 말했다.

이어 “앞으로도 지속적인 임상 연구를 통해 글로벌 시장에서 신뢰받는 내시경 AI 솔루션으로 자리매김하고 대장내시경 진단의 새로운 표준을 제시해 나가겠다”고 덧붙였다.

한편, 이번 연구는 소화기학 국제학술지 ‘거트앤리버(Gut and Liver)’에 등재됐다.