AI 권고 따르니 진행된 간암 환자 생존율 되레 낮아져

간세포암은 가장 일반적인 간암 형태로 알려졌다. 한국에서 폐암에 이어 두 번째로 사망률이 높은 암이다. 게티이미지뱅크 제공

국내 간암 환자 1만3614명의 실제 치료 사례와 인공지능(AI) 모델의 의료 조언을 비교한 결과 AI의 권고를 따른 치료법이 단순한 간암 초기에 대체로 도움이 됐지만 암이 다소 진행되거나 고려할 사항이 복잡하면 대부분 환자 생존율에 악영향을 주는 것으로 나타났다. 의료 분야에서 현수준의 AI가 제한적으로 사용돼야 한다는 분석이다.

한지원 가톨릭의대 소화기내과 교수팀은 복잡한 간세포암(HCC) 임상에서 대규모 언어모델(LLM)이 제안한 치료법과 실제 의료진의 관점에 차이가 있다는 사실을 확인하고 연구결과를 13일(현지시간) 국제학술지 '플로스 메디신'에 공개했다.

간세포암은 가장 일반적인 간암 형태로 알려졌다. 한국에서 폐암에 이어 두 번째로 사망률이 높은 암이다. 치료 지침에 따른 일반적인 추천 치료법이 존재하지만 임상의는 암의 경과 단계와 간 기능, 환자의 동반 질환 등 다양한 요인을 고려해 치료 방법을 적절히 선택해야 한다.

연구팀은 현존 LLM 3종인 챗GPT, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)가 간세포암 치료 권고를 제대로 제공할 수 있는지 평가하는 실험을 진행했다. LLM이 환자에 대해 조언한 치료 방향을 실제로 국내에서 진단받은 간세포암 환자 1만3614명의 치료 기록과 비교한 것이다.

분석 결과 간세포암 초기 단계에서는 LLM 권고와 실제 치료의 일치도가 높을수록 생존율이 개선되는 것으로 나타났다. 중기 이후로 갈수록 LLM 권고와 일치하는 진료일수록 생존율이 악화됐다. LLM은 판단 근거로 종양의 크기와 종양 수 등을 더 중시한 반면 의사는 간의 기능을 우선시했다.

연구팀은 LLM이 초기 단계에서 단순한 치료 방향 결정에는 도움될 수 있지만 임상 판단이 필요한 복잡한 사례에 활용하기에는 현재 적합하지 않다고 결론내렸다.

연구팀은 "병기와 무관하게 LLM의 조언은 임상 전문성을 보완하는 보조 수단으로 신중하게 활용돼야 한다"고 밝혔다.

<참고 자료>
- doi.org/10.1371/journal.pmed.1004855

[이병구 기자 2bottle9@donga.com]