국내 의과대학 본과생들이 주도한 연구에서 생성형 인공지능(AI)이 복잡한 임상 증례 분석과 진단에서 의료진보다 높은 정확도를 보일 수 있다는 결과가 나왔다. AI가 단순한 정보 검색을 넘어, 의료 영상과 병력을 통합해 판단하는 ‘디지털 보조 의사’로서의 가능성을 입증했다는 평가다.
연세대학교 용인세브란스병원 배성아·정신건강의학과 박진영 교수팀(정재원·김현재 학생 연구원)은 오픈AI의 멀티모달 모델인 ‘GPT-4o’와 최신 추론 모델 ‘o1’의 임상 판단 정확도를 의료진과 비교 분석한 연구 결과를 10일 발표했다.
연구팀은 2011년부터 2024년까지 글로벌 의료 플랫폼 ‘메드스케이프(Medscape)’에 공개된 1,426건의 임상 증례를 활용했다. 여기에는 917건의 X-ray, CT, MRI 등 의료 영상이 포함되어 실제 병원 현장과 유사한 난이도를 갖췄다.
분석 결과는 놀라웠다. 다수의 의료진이 선택한 답안의 평균 정확도는 85.0%였으나 GPT-4o는 88.4%, 최신 모델인 o1은 94.3%를 기록했다. 특히 o1 모델은 진단뿐만 아니라 질병 특성 파악(97.0%), 치료 방향 설정(94.8%) 등 모든 영역에서 90% 이상의 압도적인 정확도를 유지했다.
이번 연구는 의대 본과 4학년 학생들이 연구 설계부터 데이터 분석, 논문 작성까지 전 과정을 주도했다는 점에서 큰 의미가 있다. 학생들은 1년 이상 1400여 건의 데이터를 수집하고 통계 분석을 거쳐 AI의 판단 일관성까지 검증해 냈다.
조사 결과 o1 모델은 동일한 증례를 5회 반복 분석했을 때 90.7%의 높은 일관성을 보였다. 이는 AI가 무작위 선택이 아닌 논리적인 추론 과정을 거쳐 답을 도출하고 있음을 시사한다.
연구를 지도한 배성아·박진영 교수는 “이번 연구는 AI가 텍스트와 영상 데이터를 통합해 실제 임상 수준의 판단을 내릴 수 있음을 객관적으로 입증했다”며 “AI가 의사를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 상황에서 의사 결정을 보조하고 환자 안전성을 높이는 강력한 파트너가 될 것임을 보여준다”고 강조했다.
정부의 ‘가상환자·가상병원 기반 의료기술 개발 사업’ 지원으로 수행된 이번 연구는 국제 학술지 『메디슨(Medicine (Baltimore)』 2026년 1월 호에 게재됐다. 연구팀은 연구 데이터와 분석 코드를 오픈소스 플랫폼인 깃허브(GitHub)에 공개해 전 세계 연구자들이 후속 연구에 활용할 수 있도록 했다.
