차 의과학대학교 분당차병원(원장 윤상욱) 췌담도 다학제 진료팀(외과 이성환·조성준 교수)이 암 진료 의사결정에서 생성형 인공지능(AI)의 역할과 한계를 분석해, 진료에서 AI를 활용할 수 있는 근거를 제시했다. 다학제 진료의 최종 결정과 생성형 AI의 치료 권고를 비교해, 어떤 결정에 AI를 활용할 수 있고 어떤 결정에는 아직 이른지 그 경계를 데이터로 규명했다. 연구 결과는 의료·정보기술 분야 국제학술지 Journal of Medical Internet Research(IF 8.2)에 게재됐다.
그동안 의료 AI의 성능 평가는 실제 환자의 복잡한 진료 상황보다는 교과서적인 가상 환자 사례나 시험 문제를 활용하는 경우가 많았다. 연구팀은 2024년 9월부터 2025년 8월까지 1년간 분당차병원 췌담도암 다학제 진료에서 논의된 113건 가운데 연구 기준에 부합하는 107건 전수를 분석 대상으로 삼고, 다학제 진료에서 치료 결정을 기준으로 AI의 권고를 평가했다.
간담췌외과, 종양내과, 소화기내과, 영상의학과, 핵의학과, 방사선종양학과 교수진이 참여한 연구팀은 환자의 나이와 성별, CT·MRI 등 영상검사, 병리검사, PET, 혈액검사 및 종양표지자 등 다학제 진료 당시 의료정보를 표준화해 4개의 대규모 언어모델(GPT-4o, GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5)에 입력하고, 수술, 항암치료, 방사선치료, 적극적 관찰, 추가 평가 중 가장 적절한 치료 전략을 선택하도록 했다. 또한 동일한 사례에 같은 질문을 4차례 반복해, AI가 같은 상황에서 비슷한 판단을 내리는지도 함께 확인했다. 응답 일관성은 AI를 진료에 적용할 때 반드시 확인해야 할 요건이지만 지금까지 충분히 다뤄지지 않았던 항목이다.
연구 결과, AI의 치료 권고와 실제 다학제 진료 결정의 일치율은 모델과 평가방식에 따라 48.6~74.5%였고, 4회 반복 응답 중 가장 많이 제시된 결정을 기준으로 하면 66.3~74.5%로 높아졌다. Gemini 3 Pro가 74.5%로 가장 높은 일치율을 보였고, 반복 응답 간 불일치율에서도 12.8%(전체 12.8~30.2%)로 가장 높은 일관성을 나타냈다. 모델에 따라 성능 차이가 두 배 가까이 벌어진다는 점은, 의료기관이 AI를 도입할 때 자체 진료 데이터로 모델을 검증하는 절차가 선행돼야 함을 보여준다.
특히 수술 여부처럼 환자의 치료 방향에 직접적인 영향을 미치는 결정에서는 AI의 판단에 한계가 나타났다. 항암치료 여부 판단의 F1 score는 0.621~0.836으로 나타난 반면, 수술 여부 판단에서는 0.400~0.520으로 상대적으로 차이를 보였다. F1 score는 0에서 1 사이의 값으로, 1에 가까울수록 해당 치료 결정을 정확하게 구분하는 성능이 높다는 의미다. 연구팀은 수술 여부와 같은 중요한 판단일수록 종양의 위치와 진행 정도, 수술 가능 여부, 전이·재발 여부 등 다양한 임상 정보를 종합적으로 고려해야 하며, 여러 진료과 전문의가 함께 판단하는 다학제 진료가 중요하다고 설명했다.
특히 107건 가운데 재발하거나, 췌장암 환자 등 치료과정이 복잡한 17건의 사례에서는 4개 AI 모델 모두 실제 다학제 진료 결정과 다른 권고를 제시했다. 이는 다학제 진료에서 의료진 간 의견 편차가 컸던 사례와 상당 부분 겹쳤다. 이는 환자의 상태가 복잡할수록 여러 분야 전문의가 함께 판단하는 과정이 중요하다는 점을 주면서 간담췌암 치료가 종양의 위치와 진행 정도, 주변 혈관과의 관계, 전이·재발 여부, 이전 치료 이력 등을 종합해야 하는 고난도 영역이라는 점도 함께 확인됐다.
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.
외과 조성준 교수는 "이번 연구는 진료 현장에 AI를 안전하게 안착시키기 위한 첫 단계"라며 "성능이 확인된 영역부터 실제 다학제 진료 과정에 적용하는 후속 연구를 진행하고 있다"고 밝혔다
분당차병원은 이번 연구를 토대로 다학제 진료의 준비와 기록 과정에 AI를 접목하는 후속 연구를 추진하고 있다.
