【 청년일보 】 인공지능(AI) 기술은 방대한 데이터를 다루는 임상병리 검사 영역에 가장 깊숙이 침투하며 '대체'가 아닌 '협업'의 새로운 경계를 만들고 있습니다. 다만, AI가 현미경을 바라보는 임상병리사의 눈을 완전히 대신할 수 있을지는 현장에서 핵심 화두로 떠오르고 있습니다.
우리의 일터, 진단 검사실은 이제 딥러닝 알고리즘의 최전선입니다. AI는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 검사 영역에서 진단의 속도와 정확성을 극대화하고 있습니다. AI는 피로 없이 일관된 정확도를 유지하며 진단 과정의 객관성을 확보해줍니다.
먼저, 조직 병리 분석에서 AI는 수십만 장의 슬라이드를 학습하여, 인간의 눈으로는 놓치기 쉬운 미세한 암세포나 병변을 수 초 내에 정확하게 식별하고 정량화합니다.
혈액학 및 스크리닝에서도 혈구 모양 분석이나 비정상 세포 탐지 등의 1차 스크리닝을 AI가 담당하며, 임상병리사의 업무 부담을 줄이고 오류율을 최소화합니다.
이외 유전체 데이터 해석에서는 차세대 염기서열 분석(NGS)으로 쏟아지는 방대한 유전체 데이터를 AI가 분석하여, 개인 맞춤형 치료에 필요한 핵심 유전자 변이를 신속하게 찾아냅니다.
AI 도입은 임상병리사의 역할을 근본적으로 변화시킵니다. 기계는 데이터를 기반으로 뛰어난 성능을 보이지만, 예측하지 못한 희귀 사례나 복합적인 임상 상황에 대한 맥락적 이해는 부족합니다. 이 지점에서 인간의 역할은 더욱 중요해집니다. 우리는 이제 단순 검사 수행자를 넘어섭니다.
먼저, 결과 검증 및 조정입니다. AI가 제시한 고난도 분석 결과를 임상적 지식과 경험을 바탕으로 최종 '검증(Validation)'하고 오류를 조정하는 역할이 중요합니다.
둘째로 AI 모델 개선 참여입니다. 검사의 특성을 가장 잘 이해하는 임상병리사가 의료 AI 개발자와 협력하여, 현장에 최적화된 학습 데이터를 제공하고 모델을 개선하는 데 참여해야 합니다.
끝으로 커뮤니케이션 강화입니다. AI 분석 결과를 임상 의사에게 효과적으로 해석하고 전달하여, 현장에 최적화된 학습 데이터를 제공하고 모델을 개선하는 데 참여해야 합니다.
즉, AI 시대의 임상병리사는 현미경을 내려놓고 '데이터'와 '판단'에 집중하는 전문가로 거듭나야 합니다.
AI 기술의 도입은 임상병리, 의학, 데이터 과학 간의 장벽을 허물고 보건의료통합사회의 실현을 가속화합니다. 임상병리사는 첨단 기술을 활용해 환자 진료의 질을 높이는 핵심적인 '데이터 큐레이터'이자 '진단 파트너'가 됩니다.
【 청년서포터즈 9기 김진희 】
