AI, 엑스레이 보고서 작성 능력 발전

엑스레이 사진만 보고도 척척? 인공지능 의사의 보고서 작성 능력 어디까지 왔나

병원을 찾았을 때 우리 몸 안의 문제를 확인하기 위해 찍는 엑스레이나 CT 사진. 하지만 이 사진들을 보고 의사 선생님이 직접 소견을 적는 과정은 생각보다 많은 시간과 노력이 필요하다. 만약 인공지능이 복잡한 사진을 분석해서 전문가처럼 상세한 보고서를 척척 써준다면 어떨까? 

최근 과학계에서는 딥러닝이라는 기술을 이용해 방사선 보고서를 자동으로 만들어내는 연구가 뜨겁게 달아오르고 있다. 과연 인공지능은 미래의 병원에서 의사 선생님의 든든한 조력자가 될 수 있을까?

사람처럼 생각하고 글 쓰는 인공지능, 엑스레이를 읽기 시작했다

최근 발표된 대규모 연구 분석에 따르면, 2015년부터 2025년 사이 인공지능 기반의 자동 보고서 생성 기술은 엄청난 발전을 이루었다. 

연구진은 총 89건의 주요 연구 사례를 분석했는데, 특히 코로나19 대유행을 거치며 가슴 부위 엑스레이 사진을 분석하는 도구들이 비약적으로 늘어났다. 전체 연구의 무려 87%가 가슴 엑스레이에 집중되었을 정도다. 

인공지능은 마치 눈으로 보듯 이미지를 인식하는 기술과 사람의 언어를 이해하는 기술을 결합해, 사진 속에 숨은 미세한 징후들을 찾아내고 이를 문장으로 옮기는 훈련을 거듭하고 있다.

보고서 작성의 달인 탄생의 비결은 하이브리드 두뇌

인공지능이 어떻게 사진을 보고 글을 쓸 수 있을까? 

연구 결과에 따르면, 요즘 가장 인기 있는 방식은 서로 다른 능력을 가진 두 가지 인공지능을 하나로 합친 하이브리드 구조다. 한쪽에서는 이미지의 특징을 꼼꼼하게 잡아내고, 다른 한쪽인 트랜스포머라는 기술은 문맥을 파악해 자연스러운 문장을 만들어낸다. 

특히 최근에는 단순히 글자만 흉내 내는 것을 넘어, 방사선과 의사들이 가진 전문 지식이나 과거의 치료 기록까지 참고해 보고서의 정확도를 높이려는 시도가 계속되고 있다. 덕분에 인공지능이 쓴 보고서는 갈수록 사람이 쓴 것처럼 매끄럽고 구체적인 모습을 갖춰가고 있다.

아직은 연습생? 진짜 의사가 되기 위해 넘어야 할 산

하지만 인공지능이 지금 당장 병원에서 의사 선생님 대신 모든 보고서를 쓸 수 있는 건 아니다. 

연구팀은 인공지능이 쓴 글이 겉보기엔 그럴듯해도, 실제 의학적으로 얼마나 정확하고 유용한지를 평가하는 기준이 아직 부족하다고 지적했다. 또한, 대부분의 연구가 가슴 사진에만 쏠려 있어 뇌나 뱃속 장기 같은 다른 부위의 사진을 읽는 능력은 아직 걸음마 단계다. 

인공지능이 정말로 믿음직한 진단 파트너가 되려면, 복잡한 의학적 논리를 완벽하게 이해하고 드문 질병까지도 놓치지 않는 정교한 학습이 더 필요하다는 것이 전문가들의 의견이다.

출처: Meléndez Rojas, P., Jamett Rojas, J., Villalobos Dellafiori, M. F., Moya, P. R., & Veloz Baeza, A. (2025). The Current Landscape of Automatic Radiology Report Generation with Deep Learning: A Scoping Review. AI, 7(1), 8. https://doi.org/10.3390/ai7010008