서울대병원 교수 "AI, 지역 의료공백 대안될 것"[인터뷰]

우리나라 비롯해 전 세계적으로 영상의학과 전문의 부족

"폐암 검진 대상 확대되면 AI 역할 더욱 중요해질 것"

"정부 AI 관심 높아…잘 준비한다면 한 단계 앞서 나갈 것"

[서울=뉴시스]송종호 기자 = 잘

[서울=뉴시스] 구진모 서울대병원 영상의학과 교수는 지난 12일 글로벌 폐암 검진 인공지능(AI) 심포지엄(Global Lung Cancer Screening with AI Symposium) 개막 전 기자와 만나 폐암검진과 AI 활용 등에 대해 밝혔다. (사진=코어라인소프트 제공) 2026.09.15. [email protected] *재판매 및 DB 금지

"현재 영상의학과 의사는 우리나라뿐만 아니라 세계적으로 부족합니다. 이런 상황에서 의료AI는 지역 의료공백, 특히 영상의학과 의사가 부족한 지역에서 의료 공백을 해결하는 데 대안이 될 것입니다."

19년 만에 한국을 찾은 세계폐암학회(WCLC 2026)에서 폐암 검진에 인공지능(AI)을 활용하는 방안이 주요 관심사로 떠올랐다. 폐암 검진 대상이 확대될 경우 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 판독량도 늘어날 수 있어 부족한 영상의학과 전문인력을 보완하는 수단으로 AI의 역할이 커질 수 있다는 전망이다.

구진모 서울대병원 영상의학과 교수는 지난 12일 글로벌 폐암 검진 인공지능(AI) 심포지엄(Global Lung Cancer Screening with AI Symposium) 개막 전 기자와 만나 의료AI가 지역 의료공백의 대안이 될 수 있다고 말했다.

구 교수는 아직 의료 현장에서 AI 활용이 기대만큼 빠르게 확산하지는 않고 있다고 했다. 의료진이 의료AI 활용에 익숙하지 않은 데다 AI에 대한 저항도 남아 있다는 것이다. 다만 폐암 검진 분야에서는 AI 활용이 확대될 것으로 내다봤다.

그는 "(정부의 실증·시범사업 등을 통해 제공해) 의료기관 간 경쟁이 치열할 줄 알았는데 기대보다는 낮다"며 "아직 의료AI 활용에 익숙하지 않은 부분도 있고, 또 아직 의료AI에 대한 저항이 있는 부분도 있기 때문이다"라고 했다. 다만 그는 "폐암 검진에서는 의료AI 활용으로 간다고 생각한다"고 덧붙였다.

폐암 검진에서 AI의 필요성이 커질 것으로 보는 가장 큰 이유는 영상의학과 전문인력 부족이다. 폐암 검진은 흉부 CT를 통해 폐암 의심 병변을 확인하는 만큼 검진 대상이 늘어나면 영상의학과 의사의 판독 부담도 함께 커질 수 있다.

그는 "우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 영상의학과 의사들이 부족하다. 그래서 AI의 역할이 커질 수밖에 없다"고 말했다.

이어 "양질의 판독을 만들려면 AI가 필요한데, 이것을 어떻게 할지 대한흉부영상의학회 등 전문가들이 고민하고 있다"고 했다.

특히 독일의 폐암 검진 사례를 들며 AI 활용이 확대될 가능성을 설명했다. 독일은 올해 4월부터 고위험 흡연자를 대상으로 저선량 CT를 활용한 폐암 검진을 시행하고 있으며, 폐암 검진 관련 규정에서 CT 판독 과정에 컴퓨터 보조 검출 소프트웨어를 활용하도록 규정하고 있다.

구 교수는 "독일에서는 AI를 활용하는 것이 법으로 규정돼 있다"며 "폐암 검진에서도 AI를 활용해야 하는 만큼 앞으로 이런 방향으로 나아갈 것"이라고 말했다.

우리나라에서도 폐암 검진 대상이 확대될 경우 AI의 역할이 더욱 중요해질 수 있다고 봤다. 연령과 흡연력 기준 완화가 현실화되면 검진 대상과 CT 판독량이 늘어날 수 있기 때문이다. 영상의학과 전문인력이 같은 속도로 늘어나기 어려운 상황에서 AI를 활용해 늘어나는 판독 업무를 보완할 필요가 있다는 것이다.

다만 구 교수는 의료AI의 가치를 단순히 '암을 더 많이 찾아내는 것'으로 평가해서는 안 된다고 강조했다. 현재 국내 데이터만으로 AI를 사용하는 기관이 그렇지 않은 기관보다 폐암 발견률을 유의하게 높였다고 단정하기는 어렵다는 것이다.

대신 AI가 정상 가능성이 높은 사례를 선별하고 의료진이 위험도가 높은 사례에 집중할 수 있도록 하는 방식으로 판독 과정의 효율을 높이는 데 의미가 있을 수 있다고 설명했다.

구 교수는 "AI의 실제 가치는 당장 '암을 더 많이 찾는다'보다 업무 효율, 놓침 감소, 판독 구조 개선에서 먼저 나타날 가능성이 크다"라며 "현재 한국 데이터만으로 AI 사용기관이 비사용기관보다 폐암 발견률을 유의하게 높였다고 단정하기는 어렵다"고 했다.

이어 "대신 정상 가능성이 높은 케이스를 선별하고, 의료진이 고위험 사례에 집중하도록 하며, 대량 검진의 판독 구조를 효율화하는 역할은 충분히 기대할 수 있다"고 덧붙였다.

AI를 의료 현장에 도입하는 것만큼이나 의료진이 이를 제대로 활용할 수 있도록 하는 과정도 중요하다고 봤다. 실제 판독 사례를 바탕으로 의료진을 교육하고, 관련 기관과 기업이 함께 의료 현장에서 AI가 작동할 수 있는 체계를 만들어야 한다는 것이다.

구 교수는 "케이스 판독을 모아서 의료AI 쓰는 사람들을 잘 교육시켜서, 잘 쓸 수 있도록 하는 것이 여러 가지로 도움이 될 것"이라며 "그래서 이제 건보공단, 심평원, 기업 등이 협업해서 워크플로우를 구축해야 한다"고 말했다.

최근 국내에서도 의료AI에 대한 관심과 투자가 커지고 있는 만큼 이제는 기술 개발을 넘어 실제 의료 현장에서 어떻게 활용할 것인지에 대한 구체적인 그림을 만들어야 한다고 했다.

구 교수는 "지금 우리나라가 AI에 관심이 많다"며 "사회적으로 많은 투자가 기대되고, 공공의료AI 고속도로 등도 등장했다"고 말했다.

이어 "이제 그림을 그려나가야 하는데 아직 분명하지 않은 것도 있다"라며 "이제 폐암 검진에서 의료AI는 정부의 패러다임과 잘 맞을 수 있으니, 영상의학 부문에서 잘 준비한다면 우리가 또 한 단계 앞서나갈 수 있을 것이다"라고 덧붙였다.


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