AI 기반 암 진단 기술, 정확도는 어느 정도일까?

인공지능(AI)은 의료 분야에서 특히 암 진단에 빠르게 적용되고 있으며, 2025년 현재 그 활용 범위와 정확도는 눈에 띄게 향상되고 있습니다. 특히 영상 판독, 조직 검사, 유전체 분석 등 복잡한 데이터를 빠르고 정밀하게 처리할 수 있어, 의료진의 보조 수단을 넘어 중요한 의사결정 도구로 자리 잡고 있습니다. 이 글에서는 AI가 암 진단에 어떻게 활용되고 있는지, 어떤 방식으로 정확도를 높이고 있는지, 그리고 실제 임상 현장에서의 적용 사례를 중심으로 소개합니다.

영상 데이터를 활용한 암 조기 진단 기술

의료 영상은 암 진단에서 가장 기본적이고 중요한 자료입니다. CT, MRI, 초음파, 유방촬영술 같은 영상 자료를 해석하는 일은 숙련된 전문의의 경험에 의존해왔지만, 최근에는 AI가 이 역할을 빠르게 대체 또는 보완하고 있습니다. AI는 영상의 수많은 픽셀을 분석해 미세한 변화나 이상 패턴을 감지할 수 있어, 사람이 놓치기 쉬운 초기 암 병변까지 포착할 수 있습니다.

대표적으로 유방암 진단에서 AI는 영상에서 종괴의 경계, 밀도, 미세석회화 등의 특징을 분석해 악성 가능성을 예측합니다. 실제 임상시험에서는 AI의 민감도(암을 정확히 찾아내는 능력)가 전문의 수준과 유사하거나 더 높은 경우도 보고되고 있습니다. 특히 판독 경험이 적은 병원이나 야간·응급 시간대에 AI가 진단 정확도를 보완하는 역할을 톡톡히 해내고 있습니다.

폐암 진단에서도 AI는 CT 영상에서 1mm 이하의 결절까지 인식하며, 이전 영상과의 비교를 통해 크기 변화나 형태 이상을 자동으로 추적합니다. 이는 조기 발견률을 높이는 데 매우 효과적이며, 환자의 생존율 향상에 직접적인 영향을 줍니다. 이러한 AI 기반 영상 분석 시스템은 실제로 상용화되어 국내 주요 병원에서 활용되고 있으며, 2025년 현재는 국가 암검진 시스템과의 연동도 시도되고 있습니다.

병리 조직 및 유전체 데이터 분석 기술

영상 진단 외에도 AI는 병리 슬라이드 분석, 유전자 데이터 해석 등 고도 정밀 진단 분야에서도 강력한 성능을 발휘합니다. 병리학은 암세포의 형태와 분화 정도를 현미경으로 관찰해 진단하는 과정으로, 판독자 간 차이가 발생하기 쉬운 영역입니다. AI는 수천 장의 병리 슬라이드를 학습한 후, 종양의 경계, 세포 핵의 이상, 혈관 침윤 여부 등을 정량적으로 분석할 수 있어 더 객관적인 진단 결과를 제공합니다.

특히 위암, 대장암, 전립선암 등의 병리 슬라이드 분석에서 AI는 기존 진단과 비교해 민감도와 특이도가 상당히 높은 수준으로 향상되었으며, AI가 제시한 진단 결과를 토대로 재검토할 경우 오진율이 크게 감소하는 것으로 나타났습니다. 이는 병리 진단이 매우 중요하지만 인력 부족으로 어려움을 겪는 의료 환경에 큰 도움이 됩니다.

유전체 분석에서도 AI는 핵심적인 역할을 수행합니다. 암은 유전자 돌연변이의 축적 결과이므로, 특정 유전자의 변이 여부를 확인하는 것이 치료 방침을 결정하는 데 매우 중요합니다. AI는 수백 개의 유전자 데이터를 신속히 분석하고, 각 유전자가 암세포 성장에 어떤 영향을 미치는지, 어떤 표적치료제가 유효할지를 예측할 수 있습니다. 이는 정밀의학의 실현을 가능하게 만드는 기반이 되고 있습니다.

정확도 향상을 위한 기술 발전과 임상 적용 현황

2025년 현재, 암 진단 AI의 정확도는 지속적으로 향상되고 있습니다. 초기에는 단순히 병변 유무만 판별하던 수준이었지만, 현재는 병변의 크기, 위치, 성상(성질), 주변 조직과의 관계까지 분석할 수 있으며, 환자의 나이, 가족력, 생활습관 등 복합적 요인을 종합해 개인 맞춤형 진단도 가능해졌습니다. 이는 AI 알고리즘이 대규모 의료 데이터를 학습하며 스스로 진화하고 있기 때문입니다.

실제 임상에서는 AI 진단 시스템이 영상의학과나 병리과에 보조 도구로 통합되어 사용되고 있으며, 일부 병원에서는 의료진의 판독 결과와 AI 결과를 비교해 최종 진단 정확도를 높이는 방식이 표준화되고 있습니다. 또한 암 검진의 효율성과 신속성을 개선하기 위해 국가 차원의 암 검진 프로그램에도 AI 기술이 점진적으로 도입되고 있습니다.

앞으로는 AI와 로봇 수술 시스템, 정밀 방사선 치료 시스템이 통합되어 진단부터 치료까지 자동화된 프로세스가 구축될 것으로 예상됩니다. 다만 AI가 전적으로 진단을 대신하는 시대는 아직 아니며, 궁극적으로는 의사와 AI의 협업이 환자의 생존율과 삶의 질을 높이는 가장 이상적인 방향으로 여겨지고 있습니다.