대장암 예방의 핵심으로 꼽히는 대장선종 검출에서 AI 보조 시스템이 대장내시경의 정확도를 눈에 띄게 높인다는 연구 결과가 나왔다.

한림대동탄성심병원 소화기내과 장현주·계세협·함다연 교수 연구팀은 AI 보조 대장내시경과 표준 대장내시경을 비교 분석한 연구를 통해, AI 활용 시 선종 및 용종 검출률이 유의미하게 향상된다는 사실을 확인했다.

이번 연구는 시술자의 숙련도나 피로도에 따라 발생할 수 있는 ‘선종 놓침’을 기술이 보완할 수 있다는 점에서 대장암 조기 예방에 의미 있는 변화로 평가된다.

연구는 2023년 3월부터 2024년 2월까지 동탄성심병원에서 대장내시경을 받은 환자 948명을 대상으로 진행됐다.

AI 보조 검사군 474명과 표준 검사군 474명은 연령, 성별, 체질량지수, 장청결도, 검사 시간 등을 기준으로 성향 점수 매칭을 통해 비교 가능하도록 분류됐다. 검사에는 최소 3000건 이상의 대장내시경 경험이 있는 전문의 4명과 전임의 5명이 참여했다.

AI 보조 시스템은 딥러닝 기반 알고리즘을 적용해 용종 의심 부위를 실시간으로 감지하고 화면에 표시·경고함으로써 시술자가 놓칠 가능성을 줄여준다.

분석 결과 AI 보조 대장내시경의 선종 검출률은 36%로, 표준 대장내시경(26%)보다 1.36배 높았다. 검사당 발견된 선종 개수 역시 0.69개로 표준 검사(0.43개) 대비 약 60% 증가했다.

용종 검출률은 53.2%로 표준 검사(46.2%)보다 높았으며, 검사당 발견된 용종 개수도 1.23개로 표준 검사(0.93개)보다 32% 많았다. 단 용종의 크기·위치·형태·조직형 차이는 두 그룹 간 유의미한 차이를 보이지 않았다.

장현주 교수는 “이번 연구는 AI 보조 방식이 대장암의 씨앗이 되는 선종을 더 많이 찾아낼 수 있다는 점을 확인했다”며 “시술자의 피로도와 숙련도 차이 등 인적 요소를 기술이 보완해 검사 품질을 높이고 대장암 예방 효과를 강화할 수 있을 것”이라고 설명했다.

그러나 AI 시스템의 한계도 지적됐다. 장 교수는 “점막 주름이나 잔여물로 가려진 부위에서 위양성 발생이 많았고, 진행성 선종 검출에서는 제한이 있었다”며 “AI가 유용한 도구이지만 내시경 의사의 역할은 여전히 중요하다”고 강조했다.

한편 이번 연구 결과는 SCIE급 국제 의학저널 ‘BMC Gastroenterology’ 10월호에 게재됐다.

[ 경기신문 = 류초원 기자 ]