간암 치료, 임상 상황 복잡할수록 AI와 실치료 간극 크다

여의도성모병원 양경모 교수팀 ‘LLM 치료 권고 생성 후 실치료와 일치율·생존결과 분석’
의사 치료-AI 권고 일치율 27~33%…간암 일부 병기에선 효과, 진행성 간암에선 한계

[의학신문·일간보사=정광성 기자] 국내 교수팀이 AI 기반 대규모 언어모델(LLM)이 간암 치료 의사결정에서 임상 상황이 복잡할수록 AI 권고와 실제 치료 간 괴리가 크다는 연구결과를 발표했다.

사진제공= 여의도성모병원

여의도성모병원(원장 강원경)은 최근 소화기내과 양경모 교수<사진>팀(서울성모병원 소화기내과 한지원 교수)이 대규모 언어모델(LLM)이 실제 간암 치료 의사결정에서 어떤 역할을 할 수 있는지 평가한 결과 이같은 사실을 확인했다고 21일 밝혔다.

교수팀은 국가 간암등록사업에 등재된 초치료 간세포암 환자 1만3614명의 임상 데이터를 바탕으로 종양 특성, 간기능, 전신상태 등 구조화 정보를 입력해 LLM(ChatGPT·Gemini·Claude)의 치료 권고를 생성하고, 실제 시행된 치료와의 일치율과 생존결과를 비교 분석했다.

그 결과 AI 권고와 실제 치료의 일치율은 27~33%로 나타났다. 병기별 하위분석에서는 일부 병기에서 AI 권고와 일치한 치료를 받은 환자군의 생존 차이가 관찰된 반면, 진행성 간암에선 오히려 일치군의 생존이 낮은 경향이 확인됐다.

또한 의료진은 간기능, 전신상태, 합병증 위험 등 환자 개별 요소를 종합하는 데 비해, AI는 종양 크기·전이 여부 등 종양 중심 변수를 중시하는 경향이 있는 것으로 나타났다.

이는 임상 상황이 복잡할수록 AI 권고와 실제 치료 간 괴리가 커질 수 있다는 게 교수팀의 설명이다.

양경모 교수는 "이번 연구는 AI가 간암 치료 의사결정에서 의미 있는 범위와 한계를 생존 자료로 평가했다는 점에서 의의가 있다"며 "AI는 가이드라인 기반 판단을 보조할 수 있으나, 치료 결정을 대신하는 주체가 될 수는 없다"고 말했다. 

한지원 교수는 "진료 현장에서는 간기능, 치료 내성, 전신상태 등 정형화하기 어려운 요소가 치료를 좌우한다"며 "이번 결과는 임상의 판단 중요성을 대규모 실제 자료로 재확인한 것"이라고 강조했다.

연구팀은 영상과 임상정보를 결합한 다중모달 AI 개발과 AI 보조 전향적 임상연구의 필요성을 제시했다. 

한편 이번 연구는 국제학술지 '플로스 메디슨'(IF: 9.9) 2026년 1월호에 게재됐다.