원광대학교병원 영상의학과는 흉부 CT 판독과 심장 CT 기반 관상동맥 석회화 분석에 AI를 임상적으로 도입해 판독 효율과 정확도를 동시에 향상시키고, 검사·판독 업무 프로세스를 체계적으로 개선한 운영 성과를 24일 공개했다. 이번 사례는 의료 AI가 단순 보조 도구를 넘어 실제 진료 환경에서 판독 품질과 운영 구조를 함께 고도화할 수 있음을 보여주는 모델로 평가된다.

원광대병원 영상의학과는 모든 흉부 CT에 AI 기반 미세 결절 검출을 적용해 놓치기 쉬운 병변을 보완하는 판독 안전망을 구축했다. 이를 통해 판독 일관성과 속도를 높이는 동시에 미세 병변에 대한 민감도를 강화하고 있다. 또한 AI(코어라인소프트의 AVIEW)를 활용해 폐섬유화와 폐기종의 정량 지표를 산출하고 있다. 이러한 정량 지표는 임상적 유효성이 검증된 항목을 중심으로 선택 적용하고 있으며, 일부 정보는 환자 설명 과정에서도 활용되고 있다.

영상의학과 강세리 교수는 “AI를 흉부 CT 전반에 적용함으로써 판독 효율성과 정확도를 동시에 높이고 있다”며 “정량 지표의 체계적 산출은 다양한 기저질환을 동반한 환자가 많은 임상 환경에서 의료 리스크 관리에 기여할 것으로 기대된다”고 말했다.

영상의학과는 기존에 수동 개입이 필요했던 관상동맥 석회화 분석을 모든 심장 CT에 적용해 자동 분석 체계를 구축했다.

노지영 영상의학과장은 “심장 CT 분석 자동화는 방사선사와 의사 모두의 업무 부담을 줄이면서 판독 일관성과 처리 속도를 높이는 효과가 있다”며 “이는 단순한 시간 절감이 아니라 검사 처리 역량을 구조적으로 개선하는 변화”라고 밝혔다.

서일영 병원장은 “호흡기 질환과 심혈관 질환이 중첩되는 고위험군 환자 비중이 높은 지역 특성상, 단일 질환 중심의 검사 체계로는 의료 리스크 관리에 한계가 있다”며 “향후 흉부 CT 기반으로 AI를 활용한 다질환 통합 분석 체계를 고도화해, 지역 거점 병원에 적용 가능한 운영 표준 모델을 단계적으로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.