인공지능(AI) 보조 대장내시경 시스템의 임상 효율을 높이기 위해 적정한 위양성 비율 관리가 중요한 것으로 나타났다.

서울대학교병원 강남센터 배정호 교수 연구팀(제1저자 정고은 교수)은 AI 보조 대장내시경 시스템에서 위양성 비율을 낮추는 것이 선종 발견률을 높이고, 불필요한 용종 절제 비율을 줄이는 데 효과적임을 확인한 연구 결과를 발표했다.

위양성(False positive)은 정상인데도 양성이라고 나오는 경우를 뜻한다. AI 보조 대장내시경 시스템에서 위양성 비율이 높을수록 정상적인 대장 주름과 점막을 용종으로 오인식해 경보 발생이 잦아진다.

연구팀은 2021년부터 2022년까지 약 3,000명의 수검자를 대상으로 실제 질병을 양성으로 판정하는 비율인 민감도(Sensitivity)는 100%로 같지만, 위양성 비율이 서로 다른 두 개의 대장내시경 인공지능 시스템(아이넥스코퍼레이션)을 비교했다.

그 결과, 위양성 비율이 높은 시스템 A(3.2%)보다 위양성 비율이 낮은 시스템 B(0.6%)가 선종 발견율과 대장내시경 당 선종 수에서 유의미하게 높은 성과를 보였다. 시스템 B의 선종 발견율은 50.4%로, 표준 대장내시경(44.3%)과 위양성 비율이 높은 시스템 A(43.4%) 보다 높은 달성률을 보였다. 또한, 비종양성 용종 절제 비율을 21.3%로 억제하며, 위양성 비율 관리가 임상 성능과 효율성 향상에 중요하다는 점을 입증했다.

연구팀은 AI 보조 대장내시경 시스템이 시술자의 실력에 따라서 검사의 수행 성적에 차이가 있는 대장내시경 검사의 기술적·인지적 한계를 극복하기 위한 가능성을 지니고 있지만, 불필요한 경보가 과도하면 임상의의 집중도가 저하되어 중요한 병변에 대한 경보를 놓칠 가능성이 높아진다고 설명했다. 이어 적정수준의 민감도를 유지하면서, 동시에 위양성 비율을 효과적으로 관리하는 것이 AI 보조 대장내시경 시스템의 실질적인 임상 활용도를 높이는 핵심임을 강조했다.

아울러 세부 분석에서 위양성 비율이 높은 시스템 A는 대장내시경 숙련자에게서 표준 대장내시경보다 선종 발견율을 저하시키는 동시에 불필요한 용종 절제를 늘려서 오히려 환자의 안전과 의료의 비용 효과성에 나쁜 영향을 줄 수 있는 것으로 나타났다며, 이번 연구가 인공지능 도입 시 실제 의료환경에서 다양한 의료진과의 상호 작용이 철저히 검증되어야 함을 시사한다고 전했다.

한편, 이번 연구 결과는 과학 분야 권위지 네이쳐 리서치(Nature Research)의 온라인 의학 저널인 ‘디지털 메디신(npj Digital Medicine)’ 최신 호에 게재되었다.