[로이슈 전여송 기자] 차 의과학대학교 분당차병원 췌담도 다학제 진료팀은 실제 다학제 진료의 치료 결정과 생성형 인공지능의 치료 권고를 비교·분석한 연구 결과를 국제학술지 ‘Journal of Medical Internet Research’에 게재했다고 14일 밝혔다.

연구팀은 2024년 9월부터 2025년 8월까지 분당차병원 췌담도암 다학제 진료에서 논의된 113건 가운데 연구 기준에 부합하는 107건을 대상으로 분석을 진행했다. 실제 다학제 진료에서 결정한 치료 방침을 기준으로 생성형 AI의 권고와 비교하는 방식이다.

연구에는 간담췌외과와 종양내과, 소화기내과, 영상의학과, 핵의학과, 방사선종양학과 교수진이 참여했다. 연구팀은 환자의 나이와 성별, CT·MRI 등 영상검사, 병리검사, PET, 혈액검사와 종양표지자 등 진료 당시 의료정보를 표준화했다.

이를 GPT-4o, GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 등 4개 대규모 언어모델에 입력해 수술, 항암치료, 방사선치료, 적극적 관찰, 추가 평가 가운데 치료 전략을 선택하도록 했다. 같은 사례와 질문을 4차례 반복해 모델별 응답 일관성도 분석했다.

연구 결과 AI의 치료 권고와 실제 다학제 진료 결정의 일치율은 모델과 평가 방식에 따라 48.6~74.5%로 나타났다. 4회 반복 응답 가운데 가장 많이 제시된 결정을 기준으로 한 일치율은 66.3~74.5%였다. Gemini 3 Pro의 일치율은 74.5%였으며 반복 응답 간 불일치율은 12.8%로, 전체 모델의 불일치율은 12.8~30.2%였다.

치료 유형별로는 항암치료 여부 판단의 F1 점수가 0.621~0.836, 수술 여부 판단은 0.400~0.520으로 나타났다. F1 점수는 0에서 1 사이의 값으로 1에 가까울수록 해당 치료 여부를 구분하는 성능이 높다는 의미다.

전체 107건 가운데 재발 사례나 췌장암 환자 등 치료 과정이 복잡한 17건에서는 4개 AI 모델 모두 실제 다학제 진료 결정과 다른 권고를 내놨다. 연구팀에 따르면 이들 사례는 다학제 진료 과정에서도 의료진 간 의견 편차가 컸던 사례와 상당 부분 겹쳤다.

연구팀은 종양의 위치와 진행 정도, 수술 가능 여부, 주변 혈관과의 관계, 전이·재발 여부와 이전 치료 이력 등 여러 임상 정보를 종합해야 하는 치료 결정에서는 생성형 AI의 권고와 의료진의 판단 사이에 차이가 나타날 수 있다고 설명했다.

연구 책임자인 외과 이성환 교수는 “AI를 도입할 것인가를 논의하는 단계는 지났고, 이제는 어떤 결정에 어디까지 맡길 것인가를 근거를 갖고 정해야 하는 단계”라며 “이번 연구는 진료 기록을 기준으로 그 경계를 구체화했다는 데 의미가 있다. 여러 진료과 전문의가 함께 판단하는 다학제 진료의 과정 자체가 AI 시대의 검증 기준이 될 수 있다는 점도 확인했다”고 말했다.

분당차병원은 이번 연구 결과를 토대로 다학제 진료의 준비와 기록 과정에 AI를 적용하는 후속 연구를 추진하고 있다.

전여송 로이슈(lawissue) 기자 arrive71@lawissue.co.kr