AI가 영상의학과 의사를 대체하기보다 업무를 크게 바꿀 것이라는 분석이 나왔다. 영상의학과 의료진은 앞으로도 늘어날 전망이지만, AI 영상 판독 도구가 인간 의사와 비슷하거나 더 높은 정확도를 보이면서 의사들은 AI 판단을 검증하고 오류를 찾아내는 역할을 맡게 될 것으로 보인다.
아스 테크니카(Ars Technica)는 8월 26일 보도에서 영상의학과가 의료 분야에서 AI 도입이 가장 빠른 영역이라며 이같이 분석했다. 2016년 제프리 힌턴은 5년 안에 엑스레이와 초음파 등 의료 영상을 판독하는 영상의학과 의사가 컴퓨터로 대체될 것이라고 예측했지만, 실제 영상의학과 의료진 수는 꾸준히 증가하고 있으며 향후 30년 동안 26% 이상 늘어날 것으로 전망된다.
2026년 초 기준 미국 식품의약국(FDA)이 허가한 AI 탑재 의료기기 1400개 가운데 약 4분의 3이 영상의학 관련 제품이었다. 일부 도구는 판독 보고서 초안을 작성하거나 긴급한 검토가 필요한 영상을 알려 의사의 업무 속도를 높인다. 다른 도구는 사람의 눈에 잘 보이지 않는 이상 징후를 찾아내거나 숙련된 의사와 비슷한 수준으로 영상을 해석한다. 43개 임상시험을 분석한 결과 AI를 보조적으로 활용한 대장내시경은 기존 방식보다 더 많은 용종을 발견했다.
영상 판독의 정확도를 높이는 일은 중요하다. 의료 영상 진단에서 인간의 평균 오류율은 3~5%로 추정되며, 전 세계적으로 연간 약 4000만건의 오류에 해당한다. 그러나 해법이 인간을 기계로 교체하는 데 있는 것은 아니라는 분석이다. 스탠퍼드대 의료·영상 AI센터장인 영상의학과 의사 커티스 랭글로츠는 특정 영상에서 AI가 평균적으로 더 안정적이어도 인간이 하지 않는 실수를 할 수 있다며, 의사가 대부분 맞는 AI 판단을 평가하고 드문 오류를 가려내야 한다고 말했다.
이 과정은 기존의 규칙 기반 의료 알림을 처리하는 방식과 다르다. 의사들은 약물 상호작용 등을 경고하는 전자의무기록 알림을 약 절반가량 무시해 왔지만, 영상 분석 AI는 종양 유형을 구분하고 병변 경계를 표시하는 신경망 기반 시스템인 경우가 많다. 이런 시스템은 판단에 이르는 과정을 드러내지 않는 이른바 블랙박스여서, 의사가 AI 결정을 기각할지 판단하기가 더 어렵다. 북미영상의학회(RSNA)가 발행하는 '라디올로지: 인공지능'(Radiology: Artificial Intelligence)의 편집자인 찰스 칸은 AI가 찾아낸 미세한 이상이 실제 이상인지, 자신이 놓친 것인지 판단하는 일이 큰 도전이라고 말했다.
랭글로츠는 흉부 CT에서 AI가 폐 결절의 95%를 찾아내고 영상의학과 의사가 90%를 발견하는 상황을 예로 들었다. 기계가 더 뛰어나므로 의사를 모두 대체해야 한다는 결론과 달리, 의사는 기계가 놓친 5% 가운데 일부를 찾아낼 수 있다는 것이다. AI는 피로와 주의력 저하 없이 영상의 모든 화소를 살피고 과거 영상과 비교하지만, 질병에 대한 임상적 이해와 유연한 판단은 인간 의사의 강점으로 남는다. 전문가들은 의사가 AI에 과도하게 의존하거나 부적절하게 무시하는 무의식적 편향을 줄이고, 시스템의 전반적인 신뢰도와 오류 가능성을 함께 이해해야 한다고 지적했다.