• 의료 AI, 실험 단계 넘어 ‘운영 인프라’로… 원광대병원 적용 사례 공개
• 전 흉부 CT에 AI 폐암검진 적용… 판독 표준화 및 검사 운영 효율 개선
고령화 가속과 의료 인력 부족이 동시에 진행되는 환경에서, 의료 인공지능(AI)은 ‘기술 실험’ 단계를 넘어 병원 운영을 보완하는 인프라로 자리 잡고 있다. 세계보건기구(WHO)는 2030년까지 1,100만 명의 보건의료 인력이 부족할 것으로 전망하고 있으며, 국내 역시 고령 인구 비중이 20%를 넘어서면서 영상검사 수요 증가와 전문 인력 한계가 구조적 과제로 부상했다.
이러한 흐름 속에서 원광대학교병원 영상의학과는 흉부 CT 기반 AI 통합 진단 운영 사례를 공개했다. 해당 모델은 코어라인소프트의 AI 솔루션을 기반으로 모든 흉부 CT에 폐암검진(LCS)을 적용해 판독 일관성과 안전성을 강화한 것이 특징이다. 특정 환자군에 한정된 시범 적용이 아니라, 검사 프로토콜 전반에 AI를 내재화한 표준 운영 구조라는 점에서 의미가 있다.
전북 지역은 65세 이상 인구 비중이 25%를 상회하는 초고령 지역으로, 호흡기·심혈관 질환이 중첩되는 고위험군 환자 비율이 높다. 원광대병원 영상의학과는 이러한 지역적 특성을 반영해 흉부 CT 판독 과정에서 미세 결절 등 놓치기 쉬운 병변을 보완하는 ‘판독 안전망’을 구축했다. 영상의학과 강세리 교수는 “AI를 추가 옵션이 아닌 기본 판독 환경의 일부로 설정함으로써 판독의 일관성과 환자 설명의 명확성을 동시에 높이고 있다”고 설명했다.
운영 효율 측면에서도 변화가 나타났다. 심장 CT 분석 과정에 AI 자동 분석을 도입함으로써 반복 업무를 줄이고 검사 흐름의 병목을 완화했다. 병원 측은 이를 단순 시간 절감이 아닌, 검사 처리 용량(capacity)을 구조적으로 개선하는 효과로 평가하고 있다. 해당 성과는 KCR(대한영상의학회)에서 발표됐으며, 후속 학술 검증도 진행 중이다.
코어라인소프트는 이번 사례가 의료 AI의 평가 기준이 ‘정확도 경쟁’에서 ‘운영 기여도’ 중심으로 이동하고 있음을 보여준다고 설명한다. AI가 추가 비용을 발생시키는 선택적 기술이 아니라, 판독 리스크 관리와 인력 효율화, 환자 커뮤니케이션 표준화에 기여하는 운영 인프라로 기능할 때 병원 경영의 지속 가능성을 높일 수 있다는 것이다.
향후 코어라인소프트는 흉부 CT 기반 다질환 통합 분석 모델을 중심으로, 지역 거점 병원에 적용 가능한 표준 운영 체계를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.
2026.02.24
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