내시경 영상 인공지능기기로 정확도↑..수가 간접보상 가능

인공지능 의료기기 최신 개발 동향 공유..영상의학과 전문의 이제는 '긍정적'인 시각

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[메디파나뉴스 = 서민지 기자] 인공기능(AI) 의료기기의 발전에 따라 영상의학과를 비롯한 다양한 분야의 전문의들이 질병 진단의 정확도를 높여나가고 있다.
 
X-레이, CT 등의 진단 보조를 넘어 내시경검사 및 시술까지 인공지능이 접목돼 의료 질을 대폭 높이는 의사들의 도우미로 자리매김하고 있는 것.
 
인공지능을 활용한다고 해서 별도 수가가 지급되지는 않지만, 환자안전 및 비용효과성 향상 등에 따라 가산 등 간접적 보상이 이어져 '의료 선순환' 구조를 만든다는 주장이 나왔다.
 
가천대 길병원 의료기기융합센터는 지난 13일 '의료분야에서 인공지능 임상개발부터 인허가를 통한 사업화까지'를 주제로 인공지능 의료기기 최신 개발 동향 심포지엄을 개최했다.
 
이날 길병원 소화기내과 정준원 교수는 다소 생소한 분야인 내시경에서의 인공지능 분석 활용과 향후 전망을 주제로 발표했다.
 
정 교수는 "내시경의 경우 트레이닝 과정이 매우 어렵고, 메디칼 이미지에 대해서 적어도 1년의 트레이닝 기간을 거쳐야 한다"면서 "인공지능을 활용한 딥러닝을 개발할 경우 이 과정을 대체할 수 있다"고 밝혔다.
 
또한 "인공지능을 활용하면 정확도를 대폭 올릴 수 있다. 내시경의 경우 다양한 형태의 용종과 바이러스균주를 봐야하므로 검사자의 피로도, 숙련도 등에 따라 결과가 매우 달라지게 된다"면서 "인공지능을 통해 실시간으로 높은 민감도를 구현해 검사 및 시술의 정확도를 90%이상 올리고 사망률도 감소시킬 수 있다"고 설명했다.
 
뿐만 아니라 "조직검사 없이 현장에서 바로 진단할 수 있고, 용종 중에서도 제거가 필요한 것과 그렇지 않은 것을 즉각 판단할 수 있어 치료의 효율성을 높이고 아웃컴을 긍정적으로 이끌게 된다"고 말했다.
 
현재 헬리코박터균 진단과 캡슐내시경 분야에서도 인공지능에 대한 많은 연구가 이뤄지고 있으며, 소화기영역에서 인공지능이 '세컨 리더' 역할을 톡톡히 해내 비용효율성과 안전성을 대폭 증대시킬 것으로 내다봤다.
 
정 교수는 "내시경 영상 분석에 있어서 인공지능 기술은 매우 전도유망하고 다양한 가능성을 내포하고 있다"면서 "앞으로 판독의 질 관리, 빅데이터 축적 등을 통해 아직 해결되지 못한 난제들도 풀어나갈 수 있을 것"이라고 밝혔다.
 

길병원 영상의학과 김은영 교수는 최근 암환자에서 근감소증 분야에 대한 임상적 중요성이 높아짐에 따라 인공지능을 통한 CT영상분석으로 진단 및 예측 정확도를 높여가고 있다.
 
근감소증의 경우 조기 진단과 치료가 중요하기 때문에 인공지능 딥러닝 기능을 통해 흉부CT를 수초내에 분석, 정확한 결과를 얻어내고 있는 것이다.
 
김 교수는 "적은 데이터량으로 프로그램을 만들었음에도 비교적 잘 작동되고 있다"면서 "앞으로 인공지능 기반 근감소증 진단 출 개발, 흉부CT영상 근감소증 진단 툴 개발 등의 연구를 통해 정확도를 보다 향상시켜나갈 예정"이라고 말했다.
 
굳이 수가적용도 안 되는데 왜 인공지능 기기 개발? '간접적 영향과 선순환"
 
한편 일각에서는 인공지능을 임상에 활용할 경우 많은 의료진과 개발자의 노력이 들어감에도, 이에 대한 적정한 수가 보상 등이 이뤄지지 않는다는 지적을 제기하고 있다.
 

하지만 서울아산병원 영상의학과 박성호 교수는 "현재 전 세계적으로 다양한 인공지능 기반의 진단 및 분석 의료기기들이 나오고 있다. 그러나 대부분 국가들은 이에 대해 보험급여를 적용해주지 않고 있다"면서 "단순히 수가를 받지 못했다고해서 병원이 손해를 본다는 생각은 오산"이라고 지적했다.
 
현재 UCLA병원 응급실에서는 신경외과 응급환자를 대상으로 인공지능시스템을 사용해 위중한 정도를 판단한다. 비록 정확도가 70%에 그치고 이를 통해 별도 분석을 한다해도 보험급여도 안 되지만, 시스템 도입 후 신경외과 환자의 진단시간이 10~15분 정도 절감돼 환자 베네핏으로 이어지는 결과를 얻었다.
 
박 교수는 "해당 사례를 제도에 녹여서 생각해보면, 별도의 수가를 받지 않는다고 해도 환자안전과 의료 질에 긍정적인 영향을 주기 때문에 간접 보상으로 이어지게 된다"고 설명했다.
 
즉 환자에게 도움이 되는 경우 의료기관 인증제, 요양급여 적정성평가, 의료질평가지원금 등 다양한 평가제도에 반영돼 의료기관의 전체적인 간접보상으로 이뤄질 수 있다는 것.
 
뿐만 아니라 '진단'이라는 영역 자체가 기존에 사람이 하던 기술이지만, 보다 빠르고 정확하게 운용될 수 있기 때문에 치료 및 비용효과 향상으로 이어져 검사 행위별 가산도 가능해진다고 부연했다.
 
박 교수는 "이전까지만해도 영상의학과 교수들은 임상에서의 AI 도입에 대한 우려가 많았으나, 이제는 오히려 많은 베네핏을 고려해 긍정적으로 보고 있다"고 강조했다.
 
다만 "우리나라 뿐 아니라 미국, 유럽 등 세계 어느나라나 보험급여과정이 녹록지 않은데, 우리나라의 경우 식약처의 인허가 과정까지도 너무 깐깐하고 무리한 요구를 한다"면서 "예상시나리오와 달라질 가능성이 있기 때문에 보험급여 평가 전까지는 베타테스트 개념으로 적용해 '선순환'하는 방향이 이어져야 한다"고 조언했다.
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