2년 전 징후도 잡아냈다…AI, 췌장암 진단 정확도 ‘전문의 3배’

미국 연구진이 일반 CT 영상에서 췌장암 징후를 전문의보다 3배 정확하게 포착하는 AI 모델을 개발했다. 제미나이 생성 이미지

인공지능(AI)이 췌장암 증상이 나타나기 수년 전부터 발병 징후를 포착할 수 있다는 연구 결과가 나왔다.

췌장암은 초기 발견이 극히 어려워 가장 치명적인 암으로 분류되지만, AI를 활용해 조기 진단율을 높이면 생존율을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 전망된다.

지난달 29일(현지 시간) 블룸버그통신에 따르면, 미국 ‘메이요 클리닉’ 공동 연구진은 환자의 일반 컴퓨터단층촬영(CT) 영상에서 미세한 변화를 식별하는 AI 모델을 개발했다.

● 전문의 3배 수준 정확도…평균 475일 전 변화 감지

‘레드모드(Redmod)’ 로 명명된 이 AI 시스템은 육안으로 식별이 불가능한 CT 영상 내 특정 패턴을 분석한다.

연구팀은 과거 촬영 당시 정상 판정을 받았으나 이후 췌장암이 발병한 환자 219명을 포함해 총 1400여 명 의 데이터를 AI에 학습시켰다.

영상의학과 전문의와의 대조 실험에서 AI는 초기 징후 포착 능력이 월등히 뛰어난 것으로 나타났다. 동일한 영상을 검토했을 때 전문의는 약 39%의 사례를 식별하는 데 그친 반면, AI는 73%를 정확히 찾아냈다.

특히 진단 2년 이상 전의 촬영 영상에서는 전문의의 감지 정확도는 23%에 머물렀으나, AI는 68%를 기록하기도 했다. 해당 AI 모델은 췌장암 확진 판정을 받기 평균 475일 전부터 미세 변화를 감지한 것으로 나타났다.

아울러 각기 다른 병원 환경과 촬영 장비에서도 일관된 성능을 유지했으며, 암이 발생하지 않은 대조군 영상 역시 80% 이상의 정확도로 분류했다.

● 조기 발견 힘든 췌장암…AI가 생존율 올릴 ‘열쇠’ 될 수도

(왼쪽 위) 당시 정상 판독을 받은 63세 남성의 CT 영상. 노란색 점선은 췌장의 윤곽. (오른쪽 위) 2.4년 후 동일 환자의 진단 CT 영상. 빨간색 화살표가 가리키는 부위에 대형 췌관 선암종이 발생했다. (아래) AI가 분석한 암 예측 지표. 빨간색과 노란색 영역이 향후 종양이 발생할 부위에 집중되어 있다. Mukherjee et al., Gut(2025)

췌장암은 종양이 초기 증상을 일으키지 않고 병이 상당히 진행되기 전까지는 영상 검사에서도 잘 보이지 않아 조기 발견이 매우 어렵다.

전체 사례의 85% 이상이 손을 쓸 수 없는 말기에 발견된다. 전 세계적으로 췌장암의 5년 생존율이 약 10%에 머무는 이유다.

연구진은 이 도구가 원인 불명의 체중 감소나 신규 당뇨 판정을 받은 노년층 등 고위험군 환자를 선별해 정밀 추적 관찰을 수행하는 데 유용하게 활용될 것으로 보고 있다.

다만 실제 의료 현장에 도입하기 위해서는 추가 검증 단계가 남아 있다. 연구진은 해당 시스템이 실제 환자의 예후를 개선하는지 입증하기 위한 전향적 연구가 선행되어야 한다고 강조했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘것(Gut)’ 에 게재됐다.
원문 연구는 아래서 확인할 수 있다.

관련 논문: gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266
김영호 기자 rladudgh2349@donga.com