△ AI 영상 의료기기

빠른 진단과 정확한 치료를 요구하는 의료 현장에 인공지능(AI) 영상 의료기기가 접목돼 기대감을 높이고 있다.

10일 업계에 따르면 AI 의료기기사 의료영상 분야의 새로운 해결책으로 부상하고 있다. 판독 보조 수준을 넘어 실제 판독소견서를 작성하고 영상 품질을 개선하며 소형 병변까지도 놓치지 않는 기술들이 속속 등장하고 있기 때문이다. 하지만 기대와 함께 우려도 존재한다. 기술이 아무리 고도화되더라도 환자의 안전과 신뢰성을 확보하지 못한다면 의료 현장에 뿌리내리기 어렵다는 목소리가 높아지고 있다.

◆기술적 도약과 상용화 경쟁 펼치는 기업들

국내외 기업들은 AI 영상 의료기기의 새로운 가능성을 현실화하기 위해 속도를 높이고 있다. 콘텐츠 인공지능(AI) 솔루션 기업 포바이포는 X-선 진단 의료기기 전문기업 제노레이와 전략적 업무협약을 체결하며 의료영상 AI 시장에 본격 진출을 선언했다.

포바이포의 자체 개발 솔루션 ‘픽셀(PIXELL)’은 클릭 한 번으로 영상을 최대 8K 수준으로 개선할 수 있으며 데이터 전송 용량을 절반 이상 줄여 효율성을 극대화한다. 특히 생성형 AI와 달리 비생성형 알고리즘을 채택해 원본 영상의 사실성을 그대로 유지하면서 화질을 개선하는 점이 의료용 진단 영상에 적합하다는 평가를 받고 있다.

국내 1세대 의료 AI 기업 딥노이드는 멀티모달 생성형 AI 기반 흉부 X-레이 판독 솔루션 ‘M4CXR’을 앞세워 판독 효율성 혁신에 도전하고 있다. 이 솔루션은 병변을 찾아내는 것에 머물지 않고 실제 의사가 작성하는 수준의 판독소견서 초안을 수초 만에 자동 작성한다. 1,000만 건 이상의 X-레이와 판독소견 데이터를 학습한 덕분에 희귀질환이나 복잡한 케이스까지 높은 정확도로 다룰 수 있다.

이미 식품의약품안전처 임상시험계획 승인을 받아 다기관 임상이 진행 중이며 상용화 초기 단계에 진입했다.

여기에 퍼플에이아이는 국내 최초로 CT 기반 뇌동맥류 진단 AI 솔루션의 식약처 3등급 품목허가를 획득하며 또 하나의 성과를 만들어냈다. 특히 3mm 미만의 소형 뇌동맥류에서도 의료진보다 더 높은 민감도를 보여, 조기 진단과 환자 안전에 기여할 수 있는 가능성을 입증했다.

이처럼 기업들은 화질 개선, 생성형 판독, 질환 특화 검출 등 각기 다른 전략을 통해 AI 영상 의료기기의 상용화 경쟁을 치열하게 이어가고 있다.

◆넘어야 할 과제, 신뢰성·안전성 확보와 제도적 정비

그러나 눈부신 기술적 성과에도 불구하고 AI 영상 의료기기가 의사를 대신하는 수준으로 정착하기 위해서는 해결해야 할 과제가 산적해 있다. 대한영상의학회는 최근 자체 정책제안서를 통해 영상의학을 필수의료로 인정하고 의료 AI 도입에 대한 안전 검증 체계를 마련해야 한다고 강조했다.

실제로 현재 의료 AI 정책은 산업 육성에 초점이 맞춰져 있어 환자 안전과 임상 현장의 현실적 요구가 간과되고 있다는 지적이 나온다. 예컨대 사전 평가와 사후 검증 체계가 부족한 ‘시장 즉시진입 제도’는 환자 안전에 불필요한 위험을 떠안을 수 있다. AI 오류 발생 시 책임 주체가 불분명하다는 점도 큰 문제다.

또한 구조적 난제도 존재한다. 영상검사 중복 촬영으로 인한 건강보험 재정 낭비, 노후 장비 비율 증가에 따른 영상 품질 저하, 10년 넘게 반복된 영상수가 인하로 인한 전문의 인건비 압박 등은 현장의 신뢰성 확보에 걸림돌이 되고 있다.

특히 대학병원급 의료기관을 중심으로 한 영상의학 전문의 인력난은 비수도권에서 더욱 심각해 중증·응급질환 환자의 골든타임 확보에까지 영향을 줄 수 있다는 우려가 크다.

이에 학회는 필수·비필수 의료 구분을 질환 및 상황 중심으로 재정의하고 영상의학과 전문의를 필수 인력으로 명시할 것을 제안했다. 나아가 의료기관 간 영상정보 공유시스템 구축, 중복 검사 감소 시 인센티브 제공, 최신 장비 도입 유도 및 별도 수가 인센티브 부여 등 정책적 뒷받침이 필요하다고 강조했다.

업계의 한 관계자는 "결국 AI 영상 의료기기가 진정으로 의사를 대체하거나 보완하는 도구로 자리매김하기 위해서는 기술적 진보와 더불어 제도적 정비, 그리고 무엇보다 환자 안전에 대한 확실한 신뢰 확보가 병행돼야 한다"며 "산업 육성만이 아니라 의료 질 향상이라는 본래 목적에 충실한 정책 추진이 필요한데 임상 현장의 실제 경험을 반영한 제도 설계가 뒤따를 때 AI는 비로소 의료 현장에서 의사의 든든한 동반자가 될 수 있을 것"이라고 전했다.

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