“AI, 전문의 못지 않네”…사랑니 발치 판단에 ‘AI 활용’
2026.07.08 14:00
정답 기준 없는 임상 판단에 AI 활용 가능성 제시
인공지능(AI)이 사랑니 발치 난이도를 임상 전문의와 유사한 수준으로 판단한다는 과학적 근거가 나왔다. 앞으로 AI를 발치 난이도 평가의 보조 도구로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
한국연구재단은 김봉철 원광대 대전치과병원 교수팀이 두 종류의 멀티모달 거대언어모델(LLM)과 구강악안면외과 전문의의 사랑니 발치 난이도 평가를 비교·분석한 결과, 범용 LLM이 전문의와 유사한 채점 경향을 보인다는 사실을 규명했다고 8일 밝혔다.
사랑치 발치는 구강악안면외과에서 가장 빈번한 수술 중 하나로, 수술 전 난이도 평가는 수술 계획과 합병증 예방, 상급 의료기관 전원 여부 등을 결정하는 중요한 과정이다.
현재 파노라마 방사선 사진 기반의 피더슨 난이도 점수(PDS)가 널리 활용되고 있지만, 판독자에 따라 평가 결과가 달라질 수 있는 한계가 있다.
연구팀은 기존 연구와 달리 AI와 사람을 모두 독립적인 평가자로 보고, 서로의 판단 경향과 일치도, 어떤 상황에서 판단이 달라지는지를 비교 분석했다.
이를 위해 아래턱 사랑니 파노라마 방사선 사진 100장을 표준 규격으로 가공해 LLM(챗GPT·제미나이)과 전문의 2명이 각각 독립적으로 PDS를 평가하도록 했다. LLM은 한국어·영어 두 언어로 각각 5회 반복해 평가를 총 2000회 수행했다.
그 결과, 전문의 간 일치도는 κ=0.754로 높은 수준을 보였다. 챗GPT는 κ=0.564~0.590, 제미나이는 κ=0.356~0.461로 중등도 수준으로 나타났다. 두 모델 모두 발치 난이도를 전문의보다 일관되게 높거나 낮게 평가하는 방향성 편향이 나타나지 않았다.
이는 범용 AI가 정답이 확립되지 않은 임상 판단 영역에서 전문의와 유사하게 판단함을 정량적으로 제시한 것이라고 연구팀은 설명했다.
다만 수술 시간, 합병증을 기준으로 진단 정확도를 검증한 연구는 아니어서 향후 대규모 임상자료를 활용한 후속 검증이 필요하다고 봤다.
김봉철 교수는 “범용 LLM의 전문의 유사 판단 경향을 확인하고 의료현장에서 신뢰성 있는 AI 활용법을 제시한 데 의미가 있다”며 “앞으로 다기관·대규모 자료, 실제 임상 결과 등과 연계한 검증을 거치면 LLM이 발치 난이도 평가의 보조도구로 안전하게 통합될 수 있는 근거가 될 것”이라고 말했다.
연구결과는 국제학술지 ‘국제치과저널’에 7일 온라인 게재됐다.
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