△ 신개념 의료 AI가 잇따라 개발되고 있다.

국내에서 인공지능(AI)을 활용한 질병 예측·진단 기술이 잇따라 개발돼 의료기기 상용화 기대감을 높이고 있다

2일 의료계 등에 따르면 국내 연구진이 정신과 초진 면담 지원, 종양 유전자 변이 예측, 담낭암  예후 예측 AI 솔루션을 개발하는데 성공했다.

한국과학기술원(KAIST 전산학부 이의진·산업디자인학과 이탁연 교수팀은 최근 강남세브란스병원 정신건강의학과 김은주 교수팀과 함께 거대언어모델(LLM) 기반 초진 면담 지원 기술을 개발했다.

정신과 진료를 진행하려면 의료진은 제한된 진료 시간 안에 환자의 과거력·증상을 정확히 파악해야 한다.

연구는 환자가 의사를 만나기 전 AI와 먼저 대화하면서 증상과 상태를 구조화하는 방식으로 진행됐다. AI가 환자 응답에 따라 대화의 흐름을 조정할 수 있도록 시스템을 설계했다.

AI는 환자의 답변을 정신건강의학 분야의 전문 의료 지식과 대조해 실시간으로 분석하고, 다음에 물어봐야 할 핵심 질문을 생성한다.

단순한 문답을 넘어 공감 표현 및 환자의 말을 다시 정리해주는 재진술, 모호한 내용을 짚어주는 명확화와 같은 실제 상담 기법을 적용했다. 환자가 보다 편안하게 자신의 상태를 이야기할 수 있도록 했다.

AI는 수집된 대화 내용을 바탕으로 증상과 잠재적 질환을 한눈에 보여주는 ‘임상 대시보드’를 생성해 의료진에게 제공한다. 의사는 환자가 진료실에 들어오기 전 환자의 상태를 보다 체계적으로 파악할 수 있어 실제 진료 시간에는 환자와의 심층 상담에 집중할 수 있다.

성능 검증을 위해 진행한 1440명의 가상 환자 실험 결과, 대부분의 사례에서 30분 내에 진료에 필요한 핵심 임상 정보를 확보할 수 있었다.

연구의 핵심은 AI를 의사의 대체재가 아닌 '똑똑한 보조자'로 정의했다는 점이다. AI는 반복적이고 구조적인 정보 수집 과정을 담당하고 의사는 이를 바탕으로 최종적인 진단과 처방을 내리는 협력 모델을 만들었다.

연구팀은 AI가 감정의 미묘한 변화를 파악하거나 민감한 주제를 다루는데 한계가 있는 만큼 최종 판단은 반드시 숙련된 전문 의료진이 수행해야 한다고 설명했다.

포항공대(POSTECH) 컴퓨터공학과 박상현 교수팀은 최근 대구경북과학기술원(DGIST) 강명균 박사, 세브란스병원 박예원·안성수 교수팀과 함께 MRI 영상으로 뇌종양 특징을 예측하고 소견서를 자동 생성하는 비전-언어 AI 모델을 개발했다.

악성 뇌종양의 한 종류인 '성인형 미만성 신경교종'은 치료 방법과 예후가 환자마다 크게 달라 IDH 유전자 변이 여부가 환자 치료 방향을 결정하는 핵심 정보로 사용된다.

IDH는 체내 세포가 에너지를 만드는 데 쓰는 정상적인 효소를 말한다.

유전자 변이 여부를 확인하기 위해서는 의료진이 환자의 뇌 조직을 직접 채취해야 한다.

조직 채취는 환자 부담이 크고 검사에 시간과 비용이 많이 든다.

최근에는 MRI를 이용해 상태를 예측하려는 연구가 활발하다. 그러나 MRI 검사량이 증가하면서 의료진이 영상을 판독하고 보고서를 작성해야 하는 부담도 커지고 있다.

연구팀은 이 두 가지 문제를 동시에 해결하기 위해 대규모 의학 관련 데이터를 비롯해 뇌종양 환자의 MRI 영상과 실제 판독문 데이터를 학습시킨 AI 모델을 개발했다.

연구팀이 개발한 모델은 뇌 MRI 영상으로 IDH 변이 여부를 예측하는 데 성공했다.

예측 정확도 측면에서 AUC 0.85∼0.95 수준의 성능을 보였다.

AUC는 AI나 진단 모델의 성능을 평가하는 지표로 1에 가까울수록 예측 정확도가 높다는 의미를 갖는다.

일반적으로 0.5는 무작위 수준, 0.9 이상은 매우 높은 성능으로 평가된다.

AI가 생성한 판독문은 전문의 평가에서도 좋은 반응을 보였다.

연구팀은 MRI 분석과 유전자 예측, 판독문 작성까지 하나의 AI 시스템으로 연결했다는 점에서 의미가 있다고 설명했다.

연구팀은 영상 판독의 부담을 줄이면서도 유전자 검사 없이 빠른 치료 판단에 도움을 줄 가능성을 확인했으며 후속 연구를 통해 실제 임상에서 활용할 수 있는 수준의 의료 AI로 발전시키겠다는 계획이다.

삼성서울병원 소화기내과 박주경·이규택·최영훈 교수팀은 간담췌외과 김홍범 교수, 미래의학연구원 난치암조기진단팀 김혜민 박사와 함께 AI를 활용해 담낭암 환자의 종양 미세환경(TME)을 분석하고 예후를 예측하는 기술을 개발해 검증했다.

이 AI 모델은 담낭암 수술 환자 225명의 데이터를 기반으로 외부 검증군 41명을 분석하는 과정을 거쳐 만들어졌다.

AI 모델에는 암세포 주변의 면역세포(TIL) 밀도와 3차 림프구조(TLS) 수, 섬유아세포 밀도 등 종양미세환경의 핵심 지표가 수치로 반영됐다.

연구팀은 종양미세환경 내 TIL 밀도가 낮거나, TLS 수가 적을 때, 섬유아세포 밀도가 높을 때 등 세 가지를 환자 예후 예측의 핵심 요소로 정의한 뒤 검증했다. 이러한 위험 요소가 많아질수록 환자의 생존에 악영향을 주기 때문이다.

그 결과 세 가지 위험 요소가 모두 없는 환자 그룹은 모두 있는 그룹과 비교했을 때 재발과 사망 위험이 각각 87%와 80% 낮았다. 보유하는 위험 요소가 많은 환자일수록 예후가 좋지 않은 경향을 보였다.

연구팀은 담낭암 수술 후 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대했다.

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