[김정명 영상의학과 과장]

인공지능(AI)의 발전은 산업 전반에 큰 영향을 미치고 있으며, 의료계 또한 많은 변화가 나타나고 있다. 특히 영상의학과는 AI와 가장 밀접하게 연결된 분야 중 하나로 생각된다. 왜냐하면, 실제로 영상 판독은 디지털 데이터 기반의 업무가 많기 때문에 AI 기술이 적용되기 쉬운 영역이다. 한동안 “AI가 영상의학과 의사를 대체할 것”이라는 전망이 반복적으로 제기되는 것 또한 이러한 이유에서이다. 그러나 현재까지의 흐름과 의료 현장의 실제 요구를 살펴보면, AI는 영상의학과 의사의 역량을 확장시키는 도구로 발전하고 있다고 보는 것이 더 타당하다.

우선 AI는 특정 영역에서 이미 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 흉부 X-ray 및 유방촬영에서 이상소견을 발견하고, CT에서 뇌출혈 여부를 선별하는 등, AI는 빠르고 안정적인 결과를 제공한다. 이처럼 반복적이고 정형화된 판독 업무에서 AI는 판독자의 피로도에 영향을 받지 않고 일정한 정확도를 유지할 수 있다는 장점이 있다. 이는 영상의학과 의사의 업무 부담을 줄이고, 진료 속도를 높이는 데 도움을 준다. 또한 앞으로는 영상 재구성, 검사 프로토콜 최적화, 워크플로우 관리 등에서도 AI의 역할이 더욱 커질 가능성이 높다.

하지만 이러한 발전에도 불구하고, 영상의학과 의사의 역할은 여전히 매우 중요하다. 실제 임상에서는 단순히 “병변이 보인다”는 사실만으로 진단이 끝나지 않는다. 환자의 증상, 과거 병력, 혈액검사 결과, 다른 임상의의 의견 등을 종합적으로 고려하여 진단한다. 이런과정에서 영상의학의 판독 소견 및 해석은 필수적인 부분 중 하나이다. 예를 들어 같은 폐결절이라 하더라도 환자의 나이, 흡연력, 이전 영상 변화 여부에 따라 의미가 완전히 달라질 수 있다. AI는 특정 패턴을 탐지하는 데 강하지만, 복잡한 맥락과 예외 상황을 종합적으로 판단하는 능력은 아직 인간 의사에 비해 제한적이다.

또한 의료는 단순한 기술 행위가 아니라 책임과 의사결정의 영역이다. 영상 판독 결과 하나가 환자의 수술 여부나 항암치료 방향을 결정할 수 있기 때문에, 최종적인 판단과 책임은 결국 의사가 지게 된다. 실제로 흉부 x-ray에서 폐결절로 보고되는 병변은 실제로 혈관이나 다른 구조물일 경우가 많고, 이를 걸러내고 수정하는 역할 역시 영상의학과 의사에게 요구된다. 따라서 미래에는 “AI를 효과적으로 사용하는 영상의학과 의사”가 “AI를 사용하지 않는 의사”보다 경쟁력을 갖게 될 가능성이 크다. 또한 AI가 발전할수록 오히려 영상의학과 의사의 전문성이 더 중요해질 수 있다는 것이다. AI의 성능을 이해하고, 한계를 파악하며, 결과를 적절히 해석하는 능력이 필요하기 때문이다. 최근 학회에서도 AI 교육과 데이터 기반 의료 교육을 강화하고 있다.

AI의 발전은 영상의학과 의사의 역할을 더 확장시킬 수 있다. 반복적이고 시간 소모적인 업무를 AI가 일부 보조하게 되면, 의사는 더 복잡한 증례 분석과 임상적 의사결정, 다학제 협진, 환자 중심 의료에 집중할 수 있게 된다. 특히 고령화 사회로 갈수록 영상검사 수요는 계속 증가하게 될 것이며, 또한 농어촌과 같은 의료 사각지대에 서비스를 제공하기에는 현재 인력만으로 감당하기는 쉽지 않다. AI는 이러한 증가하는 의료 수요를 보조하는 역할을 하며, 영상의학과 의사의 효율성을 높이는 방향으로 활용될 가능성이 크다.

결론적으로 AI는 영상의학과 의사의 생산성과 정확도를 향상시키고, 더 높은 수준의 의료를 가능하게 하는 파트너로 생각하면 될 것이다. 미래 AI시대에서 영상의학과 의사는 단순 판독자라기보다 “의료 데이터 전문가”이자 “AI를 관리하고 통합하는 임상 의사”의 역할을 수행하게 될 가능성이 높으며, 여전히 핵심적인 역할을 담당할 것으로 생각된다.

https://www.cctimes.kr/news/articleView.html?idxno=922526