대장내시경, AI 보조로 선종·용종 검출률 높였다

한림대학교동탄성심병원 연구팀이 AI(인공지능) 보조 대장내시경 검사가 선종과 용종 검출률을 높일 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 선종은 대장암으로 이어질 수 있는 전암성 병변으로, 대장내시경의 주요 품질 지표로 평가된다. AI 보조 기술이 실제 임상 환경에서 검사 품질 향상에 도움을 줄 수 있음을 보여준 이번 연구는 SCIE급 국제 의학저널 ‘BMC Gastroenterology(피인용지수 2.6)’ 10월호에 게재됐다.

한림대학교동탄성심병원 소화기내과 장현주 교수(교신저자), 계세협 교수, 함다연 교수 연구팀은 성향점수매칭(PSM)을 적용해 AI 보조 대장내시경 검사를 받은 474명과 표준 대장내시경 검사를 받은 474명의 결과를 비교했다. 대장내시경은 최소 3000건 이상의 시행 경험을 보유한 전문의 4명과 소화기내과 전임의 5명이 수행했다.

AI 보조 대장내시경 시스템은 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 대장용종 의심 부위를 실시간으로 감지하고, 화면의 녹색 상자와 경고음을 통해 시술자에게 위치를 안내하는 방식이다.

분석 결과, AI 보조 검사군의 선종 검출률은 36%로 표준검사군 26%보다 높았다. 검사당 발견된 선종 개수도 0.69개로, 표준 검사군의 0.43개 대비 60% 많았다. 용종 검출률은 AI 보조 대장내시경이 53.2%, 표준 대장내시경이 46.2%였으며, 검사당 발견된 용종 개수는 각각 1.23개와 0.93개로 AI 보조 검사가 더 많았다. 다만 용종의 위치·크기·형태·조직형 분포는 두 그룹 간 차이가 없었다.

장현주 교수는 “이번 연구에서 AI 보조 대장내시경 검사방법이 대장암의 씨앗이 되는 대장 선종의 검출률을 높일 수 있는 것으로 확인됐다”며 “AI 보조 시스템은 시술자의 피로도, 숙련도 차이, 시간 압박 등 사람이 겪는 한계를 보완함으로써 대장내시경 검사의 품질을 향상하고, 대장암 예방 효과를 높일 것으로 기대된다”고 말했다.

이어 “다만 AI 보조 시스템은 대장의 점막 주름이나 잔여물로 인해 완전히 노출되지 않은 부위에서 위양성 발생 빈도가 높고, 진행성 선종 검출에서는 한계를 보였다”며 “AI의 유용성에도 여전히 내시경 의사의 역할은 중요한 것으로 나타났다”고 설명했다.

이번 연구는 실제 임상 환경에서 AI 보조 대장내시경의 성능을 비교했다는 점에서 의미가 있으나, 단일기관에서 후향적으로 진행된 연구로 해석 시 연구 설계 특성을 고려할 필요가 있다.