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베테랑 운전자도 낯선 도시에 가면 내비게이션 없이는 길을 헤매며 목적지에 도달하기까지 시행착오를 겪습니다. 의료 산업에서도 정확한 판독, 진료를 위해 다양한 보조기기, 기술이 필요합니다. AI 기술이 본격적으로 도입되기 이전의 의료 영상 검사 시장은 주로 영상의학과 전문의의 숙련된 경험과 지식에 의존하여 의료 영상을 판독했습니다. 다소 아날로그적인 과정을 거치다보니, 의료진은 복잡하고 방대한 양의 의료 영상 데이터를 처리하는 데 많은 시간과 노력이 소요되었습니다.
이후 의료 기술의 급격한 발전과 함께 AI 기반 자동화 영상 판독은 의료 혁신의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 특히, 인구 고령화와 만성 질환 증가로 인해 의료 영상 검사의 수요가 폭발적으로 증가하며, AI 기반 자동화 영상 판독이 주목받고 있습니다.
이러한 흐름은 폐암 검진 분야에 AI의 도입이라는 변화를 가속화시키며 미국의 의료 생태계가 변하고 있습니다. 현재 의료 AI 시장 트렌드는 어떠한지, 그리고 어떤 비전이 있을지 살펴보겠습니다.
글로벌 시장조사 기업 Statifacts(스타티팩츠) 보고서(2025.02)에 따르면, 미국 AI 의료 진단 시장의 2025년 규모는 7억 9,059만 달러(약 1조 500억 원)로 예상되며, 2034년에는 42억 9,000만 달러(약 5조 7,000억 원)까지 확대될 전망입니다.
특히 AI 기반 소프트웨어가 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. 2024년 기준으로 진단 소프트웨어가 가장 높은 매출을 기록했으며, 앞으로도 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 신경학적 질환과 관련된 AI 진단 기술이 활발히 개발되고 있으며, 방사선학 분야에서도 AI 적용이 빠르게 확산되고 있습니다. 실제로 미국의 비영리 학술 의료 센터 '메이요 클리닉(Mayo Clinic)'은 심혈관 질환 등의 진단에 AI 기술을 적극 적용하고 있습니다.
미국 주요 병원 및 연구기관들이 AI 의료 진단에 주목하는 것은 우연적 발견(Incidental Findings)과 기회적 검진(Opportunistic Screening)의 중요성에 기반합니다.
우연적 발견(Incidental Findings)은 영상 검사 과정에서 예상치 못한 질환이나 이상 징후가 발견되는 것을 의미합니다. AI 기반 자동화 영상 판독은 이러한 우연적 발견의 가능성을 높여 조기 진단 및 치료의 기회를 확대합니다.
기회적 검진은 특정 질환의 위험도가 높은 사람들에게 선별적으로 검사를 제공하는 것을 의미합니다. AI 기반 자동화 영상 판독은 기회적 검진의 효율성을 높여 질병 예방 및 조기 치료에 기여합니다. 의료진의 업무 효율성을 높이고 영상 판독의 정확성을 향상시키는 데 필수적인 역할을 수행합니다.
따라서, AI 기술은 방사선 검사 데이터의 포괄적 해석을 가능하게 하며, 우연적 발견과 기회적 검진을 통해 조기 진단 기회를 확대하고 있습니다. 미국 예방 서비스 태스크포스(U.S. Preventive Services Task Force, USPSTF)와 미국영상의학회(American College of Radiology, ACR)는 AI 기반 폐암 검진의 효율성과 우연적 발견의 임상적 영향을 평가하며, AI 판독 보조의 역할을 명확히 규정하는 논의를 진행 중입니다.
그럼에도 불구하고 의료진을 비롯한 많은 이들이 AI 기반 진단의 정확성에 의문을 가질 수 있습니다. 이러한 우려를 해소하고 AI 기반 진단 기술의 발전을 가속화하기 위해서는 기업과 의료 산업 모두의 노력이 필요합니다.
AI 기반 의료 기술의 임상적 영향은 단순한 기술적 정확도를 넘어 실제 의료 현장에서 환자에게 미치는 변화를 의미합니다. 이를 평가하기 위해서는 다각적인 접근이 필요합니다. 다시 말해, 아무리 뛰어난 기술이라도 실제 임상 현장에서 환자에게 미치는 영향을 명확히 검증하는 것이 필수적입니다.
최근 코어라인소프트의 흉부질환 동시진단 제품 AVIEW LCS Plus가 1차 판독(1st-reader)에 적합한 AI 솔루션으로, 진단 프로세스의 효율성을 개선하도록 적극적으로 지원한다는 결과가 발표되고 있습니다.
IDNA(Institute for Diagnostic Accuracy) 연구에 따르면 AVIEW LCS Plus는 진단 정확도를 개선하는 동시에 방사선과 의사의 업무 부담을 크게 줄였습니다. 2024년 12월 28일, European Journal of Cancer에 1st-reading 성능 관련 연구 논문으로 게재되며, AI를 1차 판독 도구로 사용할 수 있는 중요한 가능성을 입증했는데요.
연구 결과에 따르면, AVIEW LCS는 100mm3보다 큰 결절을 잘못 찾을 가능성이 인간 영상의학 전문의보다 훨씬 낮은 것으로 나타났습니다. 단순히 판독을 보조하는 AI가 아니라, 영상의학과 전문의가 놓칠 수 있는 부분까지 보완하며 판독의 정확도를 높이고 있는 것이죠. 이는 폐암검진 판독 과정에서 AI 기술을 1차 판독(1st-reader) 역할을 수행할 수 있는 근거를 강화하는 중요한 성과입니다.
현재 미국 의료 AI 산업을 정의하는 트렌드는 지금 이 순간에도 빠르게 변화하고 있습니다. 이재헌 코어라인소프트 북미 법인장은 “AI는 더 이상 단순한 보조자가 아니다. 의료 영상의 핵심으로, AI를 발전시키고 정밀 의학의 미래를 지원하기 위해 끊임없이 발전하고 있다”라고 말합니다.
AI가 판독뿐만 아니라 진단 및 치료 과정 전반에 걸쳐 의사의 의사결정을 돕는 핵심 도구로 자리 잡기 위해서는 기술적 우수성만 따져서는 안 됩니다. 다음 단계를 항상 고민하며 꾸준한 성장 가능성을 면밀히 검토해야 합니다. 의료 AI는 기술 도구를 넘어 의료 기관의 운영 효율성을 높이고 환자 경험을 개선하는 핵심적인 역할을 수행하기 때문입니다. 즉, 의료 AI 소프트웨어 공급자와 소비자는 단발적인 고객 관계가 아닌, 끊임없이 변화하는 의료 환경 속에서 함께 성장하는 파트너십을 구축해야 합니다.
