인공지능(AI)이 위·식도 질환 진단의 새로운 시대를 열고 있다. 특히 암 조기발견에 결정적 역할을 하는 내시경 검사에서 AI 기술이 접목되면서, 진단 정확도와 신뢰도가 한층 높아지고 있다.
최근 가톨릭대학교 서울성모병원 병리과 이성학 교수와 독일 아우크스부르크(Augsburg) 대학병원 공동 연구팀은 소화기계 상부 질환에서 AI의 임상 적용 가능성을 정리한 리뷰 논문을 국제학술지 Gastroenterology에 발표했다.
연구에 따르면 바렛식도(BE), 식도 편평세포암(ESCC), 조기 위암(EGC) 등 상부 위장관 질환은 조기 진단 시 5년 생존율이 90% 이상으로 급증한다. 그러나 병변이 평평하거나 미세한 경우, 내시경 전문의도 놓칠 수 있는 한계가 존재한다.
이런 점에서 AI는 내시경 영상 수십만 건을 학습해, 사람의 눈으로는 구분이 어려운 병변까지 탐지할 수 있는 수준에 도달하고 있다. 일부 연구에서는 AI가 조기암 침윤 깊이 예측, 병변 경계 식별 등에서 98% 이상의 민감도와 특이도를 기록했다. 특히 확대 영상강화 내시경(M-IEE)이나 협대역 영상(NBI)과 결합할 경우, AI의 진단 성능이 전문의를 능가하는 사례도 보고됐다.
또한 AI는 실시간 내시경 시술 중 의심 병변을 자동으로 감지해 경고하거나 화면에 이상 부위를 표시할 수 있다. 이로 인해 경험이 적은 의료진도 높은 수준의 진단을 수행할 수 있으며, 실제 다기관 연구에서는 AI 보조로 비전문가의 병변 발견률이 9~12% 상승한 것으로 나타났다.
병리 진단 분야에서도 변화가 이어진다. AI는 Whole-Slide Image(WSI)를 기반으로 이형성 및 암 조직을 자동 분석할 수 있다. 바렛식도 병리 조직의 경우 83~95%의 정확도를 기록한 연구도 발표됐다. 최근에는 내시경 영상과 병리 이미지를 동시에 분석하는 멀티모달 AI 기술도 개발되며, 보다 정밀한 종합 진단 가능성을 열어가고 있다.
다만, AI의 실질적 임상 도입을 위해서는 넘어야 할 과제도 있다. 대부분의 AI는 실험실 데이터에 기반해 개발된 만큼, 다양한 환자군과 환경에서도 높은 정확도를 유지하려면 더 방대한 데이터 축적과 품질 검증이 필요하다. 또한 AI가 내리는 진단 근거를 설명하기 어려운 ‘블랙박스’ 문제도 신뢰 확보의 걸림돌로 지적된다. 이를 해결하기 위해 최근에는 판단 근거를 시각적으로 제시하는 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI)’ 기술도 병행 개발되고 있다.
이성학 교수는 “향후 AI는 단순히 병변을 탐지하는 도구를 넘어, 실시간 내시경 보조 시스템, 개인별 위험도 예측, 조직검사 최적화 등으로 기능이 확장될 수 있을 것으로 예상된다”며 “이를 통해 조기 진단과 치료 성과를 높이고, 의료 자원의 효율적 활용에도 기여할 수 있을 것”으로 기대했다.
이어 “정확한 진단은 환자 치료의 출발점이므로, 인공지능이 만들어 갈 소화기 질환 진단의 미래는, 의료의 정밀화와 환자 중심 치료라는 궁극적 목표에 한 걸음 더 가까이 다가가는 여정이 될 것”이라고 덧붙였다.
