영상의학과, 구조적 한계에 도달하다
전 세계 영상의학과는 지금 구조적 한계에 직면해 있습니다. 검진과 진단을 위해 판독해야 할 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하고 있지만, 이를 담당할 전문의 인력은 그 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 특히 폐암 검진(LDCT), 유방암, 대장암 등 국가 단위 스크리닝 프로그램이 확대되면서, 영상의학과의 업무 부담은 임계점에 가까워지고 있습니다. 특히, 미국 영상의학회(ACR)와 Medscape의 조사에 따르면,
영상의학과 전문의의 약 50%가 번아웃(Burnout)을 호소하고 있습니다. 끝없는 판독 대기열(Backlog)과 어둠 속에서의 고립감은 의료진의 삶의 질뿐만 아니라 환자의 안전까지 위협할 수 있습니다.
이러한 환경에서 번아웃(Burnout)은 개인의 문제가 아닌 시스템의 문제로 인식되기 시작했습니다.
그리고 이 구조적 문제에 대한 해법으로, AI는 더 이상 ‘미래 기술’이 아닌 현실적인 운영 대안으로 자리 잡고 있습니다.
2026년 현재, 우리는 막연한 기대를 넘어 2025년에 발표된 구체적인 임상 연구 결과(Clinical Evidence)를 통해 AI가 나아가야 할 방향성을 확인할 수 있습니다.
“얼마나 잘 찾는가”를 넘어, “얼마나 효율적인가”
과거 연구가 단순 검출 성능에 집중했다면, 최근 연구들은 “임상 워크플로우의 효율성”에 주목하고 있습니다.
2025년 European Journal of Cancer에 게재된
UKLS(UK Lung Cancer Screening) 데이터 기반 연구는 AI 도입 시의 업무 효율성을 시뮬레이션했습니다. 해당 연구 결과, 분석 도구로 활용된 AI 소프트웨어(AVIEW)는 판독 업무 효율성을 최대 79%까지 향상시킬 수 있는 잠재력을 입증했습니다.
이는 기술이 의료진을 도와 반복적인 업무 시간을 단축하고, 고위험 환자에게 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있음을 시사합니다.
높은 음성 예측도(NPV)가 제시하는 ‘워크플로우 최적화’
영상의학과의 과중한 업무량을 줄이기 위한 대안으로, 학계에서는 AI를 활용한 선별적 판독(Triage) 가능성을 탐색하고 있습니다.
2025년 European Journal of Radiology에 발표된
이탈리아 MILD Trial 데이터 분석 연구는 그 가능성을 보여줍니다. 연구진은 AVIEW의 높은 음성 예측도(NPV)를 기반으로 시뮬레이션을 진행한 결과, 전체 판독 업무량의 약 71%를 감소시킬 수 있는 잠재력을 확인했습니다.
이러한 결과는 AI가 정상 소견을 빠르게 분류하고, 의료진의 정밀 판독이 필요한 케이스를 우선순위화(Prioritization) 하는 데 기여할 수 있음을 의미합니다.
속도만이 아닌, 전문가 수준의 정밀도
효율성만큼 중요한 것은 ‘정확도’와 ‘신뢰성’입니다.
UKLS 데이터 후속 연구에서 해당 알고리즘(AVIEW)은 결절의 부피 배가 시간(VDT) 측정에 있어 전문가 판독과 0.94의 높은 일치도(ICC)를 기록했습니다. 또한 글로벌 경쟁 솔루션과의 비교 연구에서도 결절 분할(Segmentation) 오류 건수가 현저히 낮은 것으로 나타나(5건 vs 12건), 기술적 정교함을 증명했습니다.
번아웃의 해법, 데이터 기반의 구조적 개선
이러한 연구 결과들은 AI 기반 분석 도구가 영상의학과 업무 구조에 어떤 변화를 가져올 수 있는지를 보여줍니다. AI는 의료진의 임상 판단을 대체하는 기술이 아니라, 보다 효율적인 진단 환경을 지원하기 위한 인프라로 논의되고 있습니다.
임상 연구로 입증된 효율성, 우리 병원에도 적용될 수 있을까요?
현재의 판독 시스템 현황을 함께 살펴보고, 병원 환경에 맞는 최적의 AI 도입 방안을 제안해 드리겠습니다.
*본 콘텐츠는 공개된 연구 결과를 기반으로 한 정보 제공 목적의 자료이며, 실제 임상 적용 및 활용 방식은 각 의료기관의 판단과 규제 요건에 따라 달라질 수 있습니다.
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