AI는 의사 대체할까요?…전문의가 본 미래 의료[인터뷰]

진공용 전북대병원 영상의학과 교수 진단·전망

"AI가 치료 개입까지 기술적·임상적 한계 존재"

"AI, 진단 시간 단축…의료진 편차 줄이는 역할"

[서울=뉴시스] 대한흉부영상의학회 회장을 맡고 있는 진공용 전북대학교병원 영상의학과 교수는 현재 국내 의료AI 산업 성장세를 긍정적으로 평가하면서도 의료 AI의 실제 임상 활용 단계에 대해서는 신중한 시각을 보였다. (사진=전북대병원 제공) 2026.06.26. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 의료 인공지능(AI)이 빠르게 의료 현장으로 확산하고 있지만, 실제 임상 적용 수준은 아직 임상 의사를 보조하는 단계에 머물러 있다는 전문가 진단이 나왔다. 일반 대중이 기대하는 'AI 의사' 시대와 달리 완전 자율 진료까지는 상당한 시간이 필요하다는 분석이다.

29일 진공용 전북대학교병원 영상의학과 교수(대한흉부영상의학회장)에 따르면 그는 최근 뉴시스와 가진 인터뷰에서 현재 국내 의료AI 산업 성장세를 긍정적으로 평가하면서도 의료 AI의 실제 임상 활용 단계에 대해서는 신중한 시각을 보였다.

진 교수는 "현재 국내 의료AI의 식품의약품안전처 인허가 건수는 2026년 1분기 기준 약 550건 수준"이라며 "이 가운데 약 70~80%, 약 350~430건이 의료영상 분야에 집중돼 있다"고 말했다.

다만 의료AI 기술 발전 속도와 별개로 실제 의료 현장에서 구현되는 수준은 기대보다 낮다고 평가했다.

그는 의료AI 발전 단계를 ▲1단계 연구실 알고리즘 ▲2단계 단일 업무 자동화 ▲3단계 임상 의사 보조 ▲4단계 제한적 자율 AI ▲5단계 전문의 수준 자율 진료 ▲6단계 에이전틱 AI 기반 통합 진료 등 6단계로 구분하며 “현재 의료AI는 대체로 2~3단계 수준에 머물러 있다”고 진단했다.

이어 "제가 알기로 아직 4단계 수준에 진입한 의료AI는 없다"며 "의료인이 아닌 일반 대중은 AI가 곧 의사를 대체할 것으로 기대해 5단계나 6단계까지 상상하지만 실제 의료 현장에서 바라보는 시각은 다르다"고 밝혔다.

그는 의료 AI가 가장 빠르게 의료 현장에 안착한 분야로 흉부 영상 분야를 꼽았다. 흉부 영상 검사는 크게 흉부 엑스레이(X-ray)와 흉부 컴퓨터단층촬영(CT)으로 나뉘는데, 비교적 인공지능 개발과 임상 적용이 용이한 영역이라는 설명이다.

진 교수는 "흉부 영상 분야에서 AI가 가져온 가장 큰 변화는 판독 보조 역할을 맡던 전공의 필요성이 줄어들고, 영상 판독의 정확도와 속도가 동시에 향상된 점"이라고 했다.

과거에는 영상의학과 전문의가 흉부 영상 판독을 수행할 때 전공의 보조가 필수적이었다면 최근에는 이 역할을 AI가 일부 대체하고 있다는 것이다.

실제 판독 속도 개선 효과도 나타나고 있다. 정상 소견을 보이는 흉부 엑스레이의 경우 AI 도입 이후 판독 시간이 기존보다 약 40% 단축됐고, 흉부 CT 역시 약 10% 정도 판독 시간이 감소한 것으로 평가된다.

진 교수는 "놀라운 결과"라고 밝혔다. 정확도 측면에서는 폐결절 검출 분야에서 AI가 의미 있는 역할을 하고 있다고 설명했다.

다만 특정 질환 진단 자체에서 AI가 획기적인 성과를 입증했다고 보기에는 아직 한계가 있다는 분석이다.

그는 "현재까지 AI가 특정 흉부 질환을 진단하는 데 결정적으로 도움을 준다고 평가할 만한 연구는 많지 않다"며 "이것이 의료 AI가 실제 임상에서 예상보다 빠르게 확산되지 못하는 가장 큰 이유 중 하나"라고 말했다.

그러면서 진 교수는 영국의 사례를 소개했다. 진 교수에 따르면 최근 영국에서 약 9만3000명을 대상으로 흉부 엑스레이 기반 AI가 1차 폐암 검진에서 실질적인 도움이 되는지를 평가한 대규모 연구가 진행됐지만, 기대와 달리 유의미한 효과를 확인하지 못했다.

이는 흉부 엑스레이가 폐결절 검출에 도움을 주기는 하지만 폐암을 진단하는 데는 효과가 없다는 의미로 해석된다. 반면 흉부 CT의 경우 AI가 국가 폐암 검진용 저선량 흉부 CT를 판독할 때 유용성이 있다는 연구가 상당 부분 보고되고 있다.

다만 그는 "AI 기술 발전 속도와 별개로 의료 현장에서 실제 환자 진단과 치료에 직접 개입하는 단계까지 가기 위해서는 여전히 넘어야 할 기술적, 임상적 한계가 많다"고 밝혔다.

진 교수는 과거 AI가 의료인을 빠르게 대체할 것이라는 전망이 과장됐다고 평가했다.

그는 딥러닝 기술의 개척자로 평가받는 제프리 힌턴의 발언을 언급하며 의료 AI에 대한 기대와 현실의 간극을 설명했다.

진 교수는 "2016년 제프리 힌턴이 미래에는 영상의학과 의사가 더 이상 필요하지 않을 것이라고 말한 적이 있다"며 "하지만 10년이 지난 지금 그 말은 명백히 틀린 예측이 됐다"고 말했다.

10년이 지났어도 영상의학과 의사는 여전히 부족하다. 대신 AI는 의료의 속도와 항상성을 증가시켰다. 미래에도 의료 AI는 의료 환경의 속도와 항상성을 개선시킬 것으로 진 교수는 봤다.

그는 "AI는 이미 의료의 속도와 항상성을 높이고 있다"며 "앞으로도 의사가 질환을 진단하는 시간을 단축시키고 더 빠른 조기 진단을 가능하게 하며 의료진 사이의 진단 편차를 줄이는 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다.

특히 환자가 병원을 방문해 경험하는 진료 과정 자체가 크게 바뀔 것으로 전망했다. 현재 의료 현장은 일반적으로 의사 진료 후 검사를 진행하고, 다시 검사 결과를 설명받은 뒤 치료 방향을 결정하는 구조다.

하지만 미래에는 이러한 과정 상당 부분을 AI가 담당하게 될 가능성이 크다는 설명이다.

진 교수는 "지금은 환자가 병원에 와서 의사를 만나고 검사를 받고 다시 검사 결과를 설명받은 후 치료를 시작하는 구조지만 앞으로는 이러한 과정들이 훨씬 빠르게 진행될 것"이라며 "AI가 전국 의료기관의 진료 수준 자체를 평준화시키는 시대가 올 것"이라고 말했다.


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