서울아산병원 김남국 교수팀과 삼성창원병원 홍파 교수가 생성형 AI로 제작한 영상의학 전문의 시험용 플래시카드 6000개와 인포그래픽 833개를 대상으로 오류율을 검증한 결과, AI 자동검증을 1차 통과한 자료에서도 약 1.0%의 오류가 발견됐다. 이는 연구팀이 설정한 허용 기준(0.3% 이하)을 크게 웃도는 수치로, 전공의·전문의 등 의료진 20명이 1284개 카드를 직접 평가해 확인했다. 연구팀은 AI 피드백을 평가자에게 함께 제공했을 때 평가자가 오류를 더 많이 발견했다며, 완전 자동화 대신 전문가가 최종 검증하는 '휴먼 인 더 루프' 체계가 안전한 의료 AI 활용의 핵심이라고 강조했다. 연구 결과는 국제학술지 npj 디지털 메디신에 게재됐다.

• •AI 제작 영상의학 플래시카드 6000개·인포그래픽 833개, 자동검증 통과 자료도 오류율 약 1.0%
• •연구팀 설정 허용 오류 기준(0.3% 이하)을 크게 초과
• •의료진 20명이 1284개 카드 직접 평가, AI 피드백 병행 시 오류 탐지력 향상
• •'휴먼 인 더 루프' 체계로 전문가 최종 검증 필요성 입증, npj Digital Medicine 게재