AI가 사랑니 발치 난이도 판단…전문의와 유사한 평가 경향 확인 작성일 07-08 19 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PPUTPjHl0N"> <p contents-hash="1089b9faf48e6f7bdb3c78a87e9ae07ed4b41aeab9bf0aeba677061f8744663b" dmcf-pid="QQuyQAXSua" dmcf-ptype="general">챗GPT·제미나이와 전문의 비교 분석…임상 판단 일치도 검증 <br>의료 현장 활용 위한 AI 사용 기준도 제시</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="23b1ae8668f37f1632f8dc16a2eaf871da5b12190be81f8fd8b0b4149128f721" dmcf-pid="xx7WxcZvFg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구 흐름도" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/551724-22lyJQR/20260708143220184qlup.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="8IKZJr3GFA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/551724-22lyJQR/20260708143220184qlup.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구 흐름도 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d7b84e02cedae4ac255ad115b5b8392f93b00d20506090800c176657558d4ac8" dmcf-pid="yykMyuiP7o" dmcf-ptype="general"><br>국내 연구진이 인공지능(AI)이 사랑니 발치 난이도를 전문의와 비슷한 방식으로 판단하는 경향을 확인했습니다. 연구팀은 범용 거대언어모델(LLM)의 의료 보조 활용 가능성을 확인하는 동시에 임상 현장에서 신뢰성을 높일 수 있는 사용 기준도 제시했습니다.</p> <p contents-hash="6898134a95caadc3077f898db65059494df88538715aea7e2c86c2876f1e4f9c" dmcf-pid="WWERW7nQFL" dmcf-ptype="general">한국연구재단은 원광대학교 대전치과병원 김봉철 교수 연구팀이 멀티모달 거대언어모델과 구강악안면외과 전문의의 사랑니 발치 난이도 평가를 비교·분석한 결과, 정답이 명확하지 않은 임상 판단에서도 범용 AI가 전문의와 유사한 평가 경향을 보였다고 밝혔습니다.</p> <p contents-hash="c21f9f0051ea3218de90bda97633e60c2a71eb965333155e4a12896c577a5ced" dmcf-pid="YYDeYzLxUn" dmcf-ptype="general">사랑니 발치 난이도 평가는 수술 계획과 합병증 발생 가능성 예측, 환자 설명, 상급 의료기관 전원 여부 등을 결정하는 중요한 과정입니다. 현재는 파노라마 방사선 사진을 기반으로 한 피더슨 난이도 점수(PDS)가 널리 활용되고 있지만, 판독자에 따라 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있습니다.</p> <p contents-hash="771b56e7813aec80f0bfd1306a461948533979b49da10db94133837e9636da9e" dmcf-pid="GUTcUPrN7i" dmcf-ptype="general">연구진은 아래턱 사랑니 파노라마 방사선 사진 100장을 표준화한 뒤 챗GPT-5.2 Thinking과 제미나이 3.0 Pro, 구강악안면외과 전문의 2명에게 각각 독립적으로 난이도를 평가하도록 했습니다. AI 모델은 한국어와 영어 환경에서 각각 5차례씩 반복 평가해 모두 2천 건의 분석 결과를 확보했습니다.</p> <p contents-hash="ac7d75ab925b6b02f13fc5894b4f256234f716c1d399d350b8ba729c4d8d33db" dmcf-pid="HuykuQmjUJ" dmcf-ptype="general">기존 AI 연구가 정답과의 일치 여부를 중심으로 성능을 평가했다면, 이번 연구는 정답이 존재하지 않는 임상 판단 상황에서 AI와 전문의의 판단 방식이 얼마나 비슷한지를 비교했다는 점이 특징입니다.</p> <p contents-hash="817298ff7fa935c9dc0e648b34dd61858b25a1f8b6264d9f5c60408cf4bf0b93" dmcf-pid="X7WE7xsA0d" dmcf-ptype="general">분석 결과 전문의 간 평가 일치도는 카파 계수(κ) 0.754로 높은 수준을 기록했습니다. 챗GPT는 전문의와 0.564~0.590의 일치도를 보였고, 제미나이는 0.356~0.461 수준으로 나타났습니다. 두 모델 모두 특정 방향으로 난이도를 지속적으로 높거나 낮게 평가하는 편향은 확인되지 않았습니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="79f0f75a11b3099ed92e535a5832d4710804217125a7d9cef8a5136ff78ea61a" dmcf-pid="ZzYDzMOcFe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="평가자별 난이도 점수 분포" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/551724-22lyJQR/20260708143220346ygnw.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="6aFhfoyO0j" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/551724-22lyJQR/20260708143220346ygnw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 평가자별 난이도 점수 분포 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c70ce622f69f2c81eb8dee833b18f60e957c1352d703f4118d6195a4c134f838" dmcf-pid="5qGwqRIk3R" dmcf-ptype="general"><br>연구팀은 범용 AI가 정답이 정립되지 않은 임상 판단 영역에서도 전문의와 유사한 판단 경향을 보인다는 점을 정량적으로 확인했다고 설명했습니다. 특히 새로운 증례를 평가할 때마다 새로운 대화창에서 분석을 시작하는 것이 AI의 판단 일관성을 유지하는 데 중요한 조건이라는 점도 확인했습니다.</p> <p contents-hash="af888fae7a0b15dae17f2cc069df4077a76e99379ab5fde14795e2f39c9f9f05" dmcf-pid="1BHrBeCEUM" dmcf-ptype="general">다만 이번 연구는 실제 수술 시간이나 합병증 발생 여부를 기준으로 진단 정확도를 검증한 것은 아니며, 단일 기관 자료와 특정 거대언어모델을 대상으로 진행된 만큼 다양한 의료기관과 대규모 임상 데이터를 활용한 후속 연구가 필요하다고 덧붙였습니다.</p> <p contents-hash="9a6871fd1b3fa75512894b2f714e859e3551bf3afcb1c1c0657542ee76e1ba58" dmcf-pid="tbXmbdhDux" dmcf-ptype="general">김봉철 교수는 "범용 거대언어모델이 전문의와 유사한 판단 경향을 보인다는 점을 확인하고 의료 현장에서 신뢰성 있게 활용할 수 있는 기준을 제시했다는 데 의미가 있다"며 "앞으로 다양한 임상 환경에서 활용할 수 있는 의료 보조 판단 도구로 발전시켜 나가겠다"고 말했습니다.</p> <div contents-hash="d9cc88edd1de939e1d89840bd19f5d03832f20fd84fbb8dbae3693cef62eb69c" dmcf-pid="FKZsKJlwUQ" dmcf-ptype="general"> 이번 연구 결과는 치의학 분야 국제학술지 '국제치과저널' 7월 7일 자 온라인 판에 실렸습니다. <div> <br> </div> <div> (사진=한국연구재단) <br> </div> </div> <p contents-hash="ee11f1a9bcebcc59fa64fef76f33992554d877d14c827f8422d9523f26476bb5" dmcf-pid="395O9iSr3P" dmcf-ptype="general">김건교 취재 기자 | kkkim@tjb.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p> 관련자료 이전 머스크, 우주·AI 묶은 ‘스페이스XAI’로 차세대 인프라 시장 노린다 07-08 다음 2028 LA올림픽 러시아 돌아온다…IOC 출전제한 해제, 우크라 반발 07-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
