생성형 AI 기반 판독 소견서 초안 생성 모델, 진료 현장에 도입될 수 있을까?

딥노이드, 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 리포트 모델 연구 ESTI 2025서 공개

생성형 인공지능(AI)의 의료 분야 적용 가능성에 대한 논의가 활발해지는 가운데, 국내 개발 생성형 AI 기반 흉부 X-ray 리포트 모델의 국제 학회 발표가 예고되며 실제 임상 적용 가능성에 대한 관심이 커지고 있다.

의료 AI 기업 딥노이드(대표 최우식)는 흉부 엑스레이(CXR) 영상에서 생성형 AI를 활용해 소견서 초안을 작성하는 모델 ‘M4CXR’에 대한 연구 초록 3편이 유럽흉부영상의학회(ESTI) 2025에서 채택됐다고 10일 밝혔다. 해당 연구는 부산대학교병원 정연주 교수 연구팀이 주도했으며, 오는 6월 12일부터 14일까지 노르웨이 베르겐에서 열리는 ESTI 학술대회에서 구연 및 포스터 발표할 예정이다.

이번에 채택된 연구는 딥노이드가 개발한 M4CXR를 활용해 ▲생성형 AI 기반 초안 생성 모델의 임상 활용 가능성, ▲다중뷰 접근법을 통한 성능 비교, ▲기존 진단 보조 AI와의 비교 성능 분석 등을 진행했다. M4CXR는 흉부 영상에서 결절, 간유리음영, 폐경화, 무기폐 등 주요 영상 소견을 텍스트로 자동 생성해 초안 작성 업무를 보조하도록 설계된 모델이다.

정연주 교수는 “M4CXR 모델이 영상 소견을 특정 임상 환경에서 수용 가능한 수준으로 생성했다”며 “이는 생성형 AI가 보조 진단 도구로서 활용될 수 있음을 시사한다”고 설명했다. 딥노이드 AI연구소 조홍근 선임연구원은 “기존 AI 모델이 5~10종의 주요 소견에 한정됐지만, M4CXR는 40종 이상의 다양한 소견을 자동 생성할 수 있다는 점에서 차별화된다”고 밝혔다.

딥노이드는 해당 기술을 기반으로 의료용 생성형 AI 솔루션의 상용화를 목표로 하고 있으며, 식품의약품안전처의 임상시험 관련 절차를 진행 중이다. 향후 다양한 병변에 대한 적용 범위를 확장하고, 생성형 AI 기반 의료기기 인허가도 함께 추진하고 있다.

다만, 생성형 AI가 의료 소견서 작성에 적용되기 위해서는 생성 내용의 정확성, 설명 가능성, 법적 책임 소재 등에 대한 보완이 필요하다. 현재는 ‘초안 작성 도구’로의 역할에 초점을 맞추고 있으며, 임상 환경에서 실제로 업무 효율을 높일 수 있을지에 대한 추가 검증이 요구된다. 또한, 각 병변에 대한 민감도·특이도 등의 정량적 근거 없이 단순히 ‘40종 이상 소견 생성’이라는 수치만으로 성능을 평가하기는 무리가 있다는 지적도 나온다.

생성형 AI의 의료 적용 가능성에 대해 업계와 의료계의 기대가 높아지는 가운데, M4CXR 사례는 해당 기술의 실용성과 제도화 가능성을 시험하는 초기 시도로서 의미를 가진다. 그러나 의료기기로서의 신뢰성과 실제 활용도는 향후 임상 데이터 축적과 규제기관의 평가를 통해 단계적으로 검증될 필요가 있다.