인공지능(AI)은 의사에게 얼마나 또는 어떻게 도움이 되는가?

인공지능(AI)은 의사에게 얼마나 또는 어떻게 도움이 되는가?

 

의료 인공지능이 의사에게 얼마나/어떻게 도움이 되는지를 판단하는 것은 중요하고도 어려운 문제입니다. 최근 Nature Medicine에는 인공지능이 영상의학과 의사에게 판독에 어떻게 또는 얼마나 도움이 되는지를 분석한 논문이 실렸습니다. 그 결론은 heterogeneous 하다는 것입니다.

 

연구자들은 140명의 영상의학과 전문의에게 324명의 환자에 대한 흉부 엑스레이의 15가지 병변에 대해서, 인공지능의 도움을 받고서/받지 않고서 진행한 판독 결과를 세부적으로 상세하게 분석하였습니다.

 

사실 이 논문은 abstract의 내용만 보고 쉽게 생각하고 읽기 시작했는데, 분석 방법은 상당히 복잡해서 읽는데 애를 좀 먹었습니다. 분석을 위해서 다양한 방법을 쓰고, 분석 지표도 여러 가지를 자체적으로 만들어내었는데, 그만큼 '인공지능이 의사에게 어떤 영향을 주는가'를 분석하는 것 자체가 복잡성이 높은 이슈라는 것을 반영하는 것 같습니다.

 

결과적으로 이 논문은 기존의 선행 연구들에서 제안되었던, '인공지능이 이런 상황에서 도움이 된다'는 결론의 많은 부분을 이 연구는 뒤집어버립니다. 어찌 보면 당연한 이야기일 수도 있고, 더 현실을 반영한다고도 볼 수 있을 것 같은데요. 인공지능이 어떤 의사에게, 어떤 병변에 대해서, 항상 도움이 된다는 결론이 딱 떨어지지가 않습니다.

 

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예를 들어, 기존 연구들에서는 의사의 경력이나, 전문성 등이 인공지능의 판독 보조가 얼마나 도움이 되는지에 영향이 있다는 것이 있었습니다. 하지만 이 논문에서는 의사의 경력이 얼마나 긴지, 흉부 영상의학에 대한 세부 전공 여부, 인공지능 툴에 대한 경험 등에 대한 영향이 모두 non-significant 하다고 나옵니다.

 

의사의 실력 (AI 도움을 받지 않았을 때의 오류율)이 좋을수록, 인공지능의 보조가 더 크게/적게 도움이 되는지를 보았더니, 이것도 non-significant 했고요. 다만 원래 실력이 좋은 의사가 인공지능의 보조를 받았을 때에도 더 실력이 좋게 나왔습니다.

 

또한 인공지능이 부정확할수록, 의사의 판독에는 대부분의 경우에 악영향을 미쳤습니다. 더 나아가, 인공지능이 병변을 underestimate 할수록 판독에는 긍정적인 영향을, overestimate 할수록 판독 정확도에는 부정적인 영향을 미쳤습니다.

 

흥미로운 점은, 이 논문에서 나오는 분석 결과들 중에 대부분이 상관관계가 없거나, non-significant 하다는 점입니다. 전체 데이터를 통으로 놓고 보면 significant 한 것도, 세부 질병별로 보면 non-significant 하거나, 오히려 trend 가 완전히 반대로 나오는 경우도 있습니다. 예를 들어, 인공지능이 부정확할수록 몇몇 병변에 대해서는 판독 성과가 유의미하게 개선되는 경우도 있었습니다.

 

그래서 이 논문의 결론이 인공지능의 영향은 의사별로 heterogeneous 하다는 것이며, AI를 의료 현장에서 가치를 극대화하기 위해서는 개별적인 임상의에 맞는 차별화된 접근이 필요하다는 결론을 내립니다. 어찌 보면 무책임한 결론이지만, 사실 현실은 복잡계입니다.

 

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인공지능의 의학적 효용을 평가하는 것은 아주 어려운 일입니다. 궁극적으로는 환자의 치료성과(outcome)을 유의미하게 개선한다는 것을 보여야 하는데, 여기에는 단순히 '정확한' 인공지능을 개발하는 것 이상으로 많은 변수들이 작용합니다.

 

인공지능이 궁극적으로 환자의 치료 성과를 개선한다면, 그 중간 과정에서 반드시 달성해야 할 것이 바로 의사의 의학적 의사결정 영상의학과 의사에게는 판독을 더 잘할 수 있게 해주는 것일 텝니다. 이 연구는 그 영향이 의사별로, 질병별로 heterogeneous 하다는 것을 보여주면서, 더 세부적으로 들어가면 상당히 복잡다단한 양상이 나타남을 증명합니다. 이 연구는 인공지능의 의학적 효용을 증명한다는 것이 얼마나 어려운 일인지를 잘 보여주고 있습니다.

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