홍옥-푹즈엉밍 종합병원이 주최한 이번 심포지엄에는 한국과 베트남 의료진 200여 명이 참석하였습니다. 본 행사는 영상의학 분야에서 인공지능(AI)의 역할을 재조명하고, 유방암 및 갑상선암의 조기 발견과 효율적 치료를 위한 AI 활용 방안을 심도 있게 다루었습니다.
인공지능: 암 조기 진단의 새로운 시대를 열다
최근 인공지능 기술은 유방 초음파, 갑상선 초음파, 유방 촬영술(Mammography) 등 영상의학 분야에 빠르게 통합되고 있습니다. AI는 미세하거나 비정형적인 병변을 조기에 식별하도록 돕고, 판독의의 주관적 편차를 줄여 진단의 일관성과 신뢰도를 높이는 데 기여합니다. 이를 통해 의료진은 특히 의학적 견해 차이가 발생할 수 있는 사례에서 더욱 정확하고 포괄적인 진단 및 치료 방향을 설정할 수 있는 신뢰도 높은 데이터를 확보하게 되었습니다.
베트남 의학협회의 지도 아래 홍옥-푹즈엉밍 종합병원, 베트남 유방 영상의학회, 그리고 한국의 빔웍스(BeamWorks)가 공동 주최한 이번 심포지엄은 국내외 의료계의 뜨거운 관심을 받았습니다.
하노이 보건국 부국장 부 까오 꾸엉(Vu Cao Cuong) 석사는 축사를 통해 “우리는 인공지능이 더 이상 생소한 개념이 아닌, 의료 분야 디지털 전환의 핵심 동력이 된 시대에 서 있다”며, “영상의학 내 AI의 발전은 데이터 분석과 조기 병변 발견을 지원하여 선별 검사의 정확도와 효율성을 혁신적으로 높일 것이다. 오늘 이 자리가 세계 선진 의료 기술을 학습하고 국민 건강 증진에 기여하는 귀중한 학술적 장이 되길 바란다”고 전했습니다.
11개 심층 보고 – 유방암 및 갑상선암 진단 내 AI 응용의 전 과정 조명
이번 심포지엄에서는 11개의 전문 보고를 통해 유방암과 갑상선암 조기 진단에 있어 AI 응용에 대한 포괄적인 시각을 제시했습니다. 한-베 양국 전문가들은 선별 검사, 영상 평가, 조기 병변 발견부터 임상 실무에서의 치료 방향 설정에 이르기까지 환자 케어 전 과정에서 AI의 역할을 집중 분석했습니다.
특히 유방암 진단 분야에서는 칠곡경북대학교병원 영상의학과 원화(Won Hwa Kim) 교수가 ‘유방암 발견 및 조기 진단을 위한 AI 응용’을 주제로 AI 통합 초음파 도구의 장점을 설명했습니다. 원 교수는 AI가 특히 미세 병변이나 비정형 사례에서 병변 인식 및 분류를 지원하여 진단 결과의 신뢰도를 높일 수 있음을 강조했습니다.
유방 촬영술 분야에서는 베트남 유방 영상의학회 부회장 르우 홍 늉(Luu Hong Nhung) 전문의가 AI의 역할을 발표했습니다. AI를 활용한 유방 촬영 판독은 의료진의 업무 부담을 줄이고 조기 병변의 누락 위험을 최소화하는 것으로 평가되었습니다.
현재 홍옥-푹즈엉밍 종합병원은 AI 기술이 통합된 초음파 및 유방 촬영술을 실제 임상에 적용하여 암 환자의 조기 발견과 치료 효율을 높이고 있습니다. 홍옥-푹즈엉밍 종합병원의 레 티 투이 짱(Le Thi Thuy Trang) 부과장과 도 후이 호앙(Do Huy Hoang) 석사/전문의는 실제 임상 사례를 상세히 발표했습니다. 특히 짱 부과장은 “AI는 초음파 검사 중 실시간으로 병변을 발견하고 즉각적인 위험 분류를 수행한다. AI가 의사를 대체할 수는 없지만, 신속하고 정확한 맞춤형 의사결정을 내릴 수 있는 근거를 제공하여 불필요한 개입을 줄여준다”고 덧붙였습니다.
진단뿐만 아니라 조기 유방암의 보존적 치료 솔루션에 대한 논의도 활발히 이루어졌습니다. 연세대학교 의과대학 영상의학과 김민정(Min Jung Kim) 교수의 진공보조흡인생검(VABB) 보고와 칠곡경북대학교병원 유방갑상선외과 박호용(Ho Yong Park) 교수 및 베트남 K병원의 레 홍 꽝(Le Hong Quang) 과장의 유방 보존술 발표는 AI가 환자들에게 심미적 요소와 삶의 질을 보장하는 최소 침습적 치료 선택지를 제공하는 데 크게 기여하고 있음을 보여주었습니다.
갑상선 질환과 관련하여 이화여자대학교 목동병원 영상의학과 정진(Jin Chung) 교수는 AI 응용 갑상선 초음파의 최신 진보를 업데이트했습니다. 정 교수는 ‘갑상선 초음파 진단: 최근의 진보 및 인공지능 연구’ 발표를 통해 악성 의심 특징을 식별하고 판독의 간 편차를 줄이는 AI의 능력을 강조했습니다. 이어 홍옥-푹즈엉밍 종합병원 영상의학과 과장 찐 투 탐(Trịnh Tú Tâm) 박사는 갑상선 질환 접근에 있어 영상 진단법의 역할을 분석하며 진단 및 추적 관찰 프로세스를 체계화했습니다.
이번 심포지엄은 단순한 지식 업데이트를 넘어 임상 현장에서 AI를 체계적이고 통제된 방식으로 응용할 수 있는 방향을 제시했습니다. 궁극적인 목표는 환자들이 더 일찍 진단받고, 더 부드러운 치료를 받으며, 암과의 싸움에서 삶의 질을 높일 수 있도록 돕는 것입니다.
