[데일리팜=황병우 기자]의료 인공지능(AI) 내시경 기술의 경쟁 축이 '정확도'를 넘어 '검사 품질 관리'로 이동하고 있다. AI 내시경은 병변을 얼마나 빠르고 정확하게 찾아내는지가 핵심 평가 기준이었다면, 이제는 의료진의 검사 과정 자체를 어떻게 표준화하고 품질을 끌어올릴 것인지가 새로운 경쟁 요소로 부상하는 모습이다. 웨이센이 개발한 AI 내시경 '웨이메드 엔도'는 이러한 흐름 속에서 단순 병변 탐지를 넘어 검사 품질을 관리하는 방향으로 기술 고도화를 진행하고 있다. 데일리팜은 민충기 웨이센 연구개발실 이사와 만난 AI 내시경 기술의 현재와 발전 방향에 대해 들어봤다. 병변 탐지 넘어 '검사 품질'로 기술 고도화 웨이메드 엔도는 위·대장 내시경 검사 중 실시간으로 이상 병변을 감지해 의료진에게 알림을 제공하는 AI 소프트웨어다. 기존 내시경 장비와 연동해 별도의 워크플로우 변화 없이 적용할 수 있다는 점이 특징이다. 이 제품은 초기에는 '빠르고 정확한 병변 탐지'에 초점을 맞춰 개발됐지만 최근 업데이트에서는 기술 방향이 확장되는 흐름을 보이고 있다. 민충기 이사는 "지금까지는 빠르고 정확한 병변 탐지를 중심으로 기술을 개발해 왔다면, 현재는 내시경 검사의 품질을 향상시키는 것이 중요한 단계라고 보고 있다"며 "단순히 병변을 찾는 것을 넘어 검사 자체를 얼마나 잘 수행했는지를 관리할 수 있는 방향으로 기술이 확장되고 있다"고 설명했다. 이번 업데이트에서 대표적으로 추가된 기능은 위 랜드마크 탐지와 검사 시간 지표 표시다. 위 내시경의 경우 해부학적 구조를 기준으로 주요 부위를 자동 인식하고, 의료진이 해당 부위를 충분히 관찰했는지를 확인할 수 있다. 대장 내시경에서는 삽입 시간, 회수 시간, 검사 시간 등 주요 지표를 화면에 표시해 검사 과정의 적정성을 관리할 수 있도록 지원한다. 민 이사는 "이러한 기능들은 결국 검사 품질을 객관적으로 관리하기 위한 도구"라며 "AI가 단순히 결과를 알려주는 것을 넘어 검사 과정 자체에 개입하는 단계로 가고 있다"고 강조했다. 데이터·장비 최적화가 핵심…실시간 AI의 난관 이런 관점에서 AI 내시경 기술 구현에서 가장 큰 과제는 데이터와 연산 환경이다. 실시간 병변 탐지를 위해서는 고성능 GPU 기반 연산이 필요해 임상 현장의 비용 부담으로 이어질 수 있기 때문이다. 민 이사는 이 지점을 웨이센이 가진 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 그는 "실시간 병변 탐지 모델은 상당한 수준의 GPU 연산이 필요하지만, 이를 그대로 병원에 적용하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다"며 "회사는 합리적인 하드웨어 환경에서도 동일한 성능을 유지할 수 있도록 소프트웨어 최적화에 집중하고 있다"고 말했다. 특히 이 과정에서 웨이센은 다양한 내시경 장비 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 모델을 최적화하는 데 집중하고 있다. 그는 "AI 성능은 데이터에 의해 결정되는 만큼 내시경 장비별 특성을 반영한 데이터를 확보하고, 장비에 최적화된 모델을 적용하는 방식으로 운영하고 있다. 인종이나 성별보다 장비 특성이 더 중요한 변수로 작용한다"고 전했다. 결과적으로 기존 내시경 장비를 그대로 활용하면서 AI를 도입할 수 있다는 점이 확산의 핵심 요인으로 꼽힌다. AI 내시경이 검사 품질을 높이기 위한 현실적인 도구로 자리 잡고 있다는 평가다. "AI는 경쟁자가 아닌 보조자"…현장 인식 변화 AI 내시경에 대한 의료진의 인식도 빠르게 바뀌고 있다. 초기에는 AI가 의료진을 대체하거나 경쟁하는 존재로 받아들여지며 경계심이 존재했지만, 실제 사용 경험이 축적되면서 '보조 도구'로서의 역할이 강조되는 분위기다. 이에 대해 민 이사는 "초기에는 의료진이 AI가 나보다 잘하는지를 확인하려는 시각이 있었고, 경쟁 대상으로 인식되는 부분도 있었던 것 같다"며 "AI는 의료진이 판단할 수 있도록 충분하고 정확한 정보를 제공하는 역할이 중요하고, 지금은 업무를 보조하는 도구로 받아들이고 있다"고 밝혔다. 특히 내시경 검사는 검사자의 경험과 컨디션에 따라 편차가 발생할 수 있는 영역이다. 이 때문에 AI는 절대적인 정확도를 끌어올리는 역할과 함께 검사 품질의 '하한선'을 끌어올리는 역할도 강조된다. 민 이사는 "AI는 100을 120으로 만드는 기술이라기보다, 일정 수준 이하로 떨어질 수 있는 검사 품질을 안정적으로 끌어올리는 데 의미가 있다"고 언급했다. CADx·AI 에이전트로 진화…"단일 기능 넘어 통합 플랫폼" 현재 웨이센은 병변 탐지(CADe)를 넘어 병변을 분류하는 CADx 기술 고도화에도 집중하고 있다. 민 이사는 "병변 탐지 성능은 이미 상당히 높은 수준까지 올라와 있다"며 "이제는 CADx를 통해 병변을 분류하고, 의료진의 의사결정에 실질적으로 도움이 되는 정보를 제공하는 것이 다음 단계의 목표"라고 밝혔다. 더 나아가 AI 내시경의 진화 방향으로 ‘AI 에이전트’ 개념도 제시했다. 지금까지는 특정 도메인에 특화된 버티컬 AI 중심이었다면, 앞으로는 다양한 기능을 통합하는 AI 에이전트 형태로 발전할 것이라는 예측이다. 민 이사는 "내시경 검사에서도 단순히 병변을 찾는 것을 넘어 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 검사 품질을 개선하는 방향으로 기술이 진화할 것"이라며 "비디오 기반 언어모델(VLM)과 같은 기술도 적극적으로 검토하고 있다"고 말했다. 끝으로 민 이사는 AI 내시경 확산의 핵심을 기술보다 현장 변화에서 찾았다. 민 이사는 "의료진들도 AI에 대한 관심이 높고 직접 활용해보려는 시도도 이어지고 있다. 다만 일정 수준 이상에서는 한계에 부딪히고, 이후 연구를 어떻게 이어가야 할지 고민하는 경우도 적지 않다"고 판단했다. 이어 그는 "이런 부분에서 의료진들과 함께 다양한 주제로 연구를 진행하고, 실제 현장에서 의미 있는 결과로 이어질 수 있도록 하는 데 초점을 두고 있다"며 "엔도뿐 아니라 다양한 영역에서 협력 기회를 열어두고 있다"고 덧붙였다.