뇌종양 수술을 받은 환자들이 복잡한 신경 기능검사 결과를 생성형 인공지능(AI)을 통해 보다 쉽게 이해할 수 있게 됐다.

안스데반 가톨릭대학교 성빈센트병원 신경외과 교수팀은 뇌종양 수술 환자의 신경 기능검사 결과를 설명하는데 생성형 AI를 활용한 결과, 환자 이해도를 높이는 데 탁월한 효과가 있음을 확인했다.

뇌종양 수술 이후 시행하는 신경 기능검사는 수술 후 신경학적 기능의 보존 상태와 예후를 평가하는 필수적인 과정이다. 그러나 검사 항목이 방대하고 전문적인 의학용어가 많아 환자와 보호자는 물론, 임상 경험이 적은 의료진조차 결과를 정확히 파악하는 데 어려움을 겪어왔다.

이에 안스데반 교수(교신저자)와 한림대 의대 의학과 이지영 학생(제1저자) 연구팀은 뇌종양 수술 환자 20명을 대상으로 서울신경심리선별검사(SNSB) 등 5가지 주요 신경 기능검사 결과를 활용해 생성형 AI 모델들의 설명 정확도와 환자 친화성을 비교·분석했다. 연구에는 ChatGPT(GPT-4.0), Copilot, Perplexity 등 세 가지 모델이 투입됐다.

ChatGPT·Perplexity, 이해도 및 전문가 평가서 우수

연구 결과, 분석 대상이 된 모든 AI 모델은 복잡한 검사 결과를 고등학교 수준의 쉬운 언어로 변환해 높은 가독성을 제공했다.

구체적인 이해도 평가에서는 ChatGPT가 83.2%, Perplexity가 81.2%로 우수한 성능을 기록한 반면, Copilot은 66.4%에 그쳤다.

임상 전문가들이 평가한 정확도 부문에서도 4점 만점 기준으로 Perplexity가 3.48점, ChatGPT가 3.42점, Copilot이 3.34점을 받아 전반적으로 높은 신뢰도를 나타냈다. 

특히 실제 환자들을 대상으로 진행한 만족도 조사에서는 Perplexity가 이해도 4점, 유용성 3.8점(4점 만점)을 획득해 환자 중심의 의료 서비스 제공 가능성을 입증했다.

의료진과 환자 간 소통 지원 및 보조 도구 기대

안스데반 교수는 “이번 연구를 통해 생성형 AI가 전문적인 뇌종양 신경 기능검사 결과를 환자 친화적으로 전달해 환자의 치료 이해도를 높이고, 의료진과 소통을 지원하는 보조 도구가 될 수 있음을 증명했다”고 밝혔다.

이어 안 교수는 “앞으로 프롬프트 명령어를 더욱 정교화하고 환자와 의료진 피드백을 폭넓게 반영해 뇌종양 수술 분야뿐만 아니라 다양한 임상 환경에서 AI 임상 적용 범위를 넓혀나갈 계획”이라고 밝혔다.

한편, 이번 연구 결과는 신경외과 분야 권위 있는 국제 학술지인 ‘Neurosurgical Review(IF=2.5)’ 최근호에 게재됐다.