1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

최근 의료 인공지능(AI) 분야에는 한 가지 뚜렷한 역설이 존재합니다. 수많은 알고리즘이 벤치마크 테스트에서 뛰어난 통계적 정확도를 입증하고 FDA 등 규제 기관의 승인을 받고 있지만, 실제 진료 현장으로의 도입은 여전히 조심스럽게 진행되고 있다는 점입니다. 그 근본적인 이유는 알고리즘의 통계적 성능과 실제 임상 현장에서 요구되는 운영 안전성 사이에 존재하는 격차, 즉 '검증 부채'가 해결되지 않았기 때문입니다. 결국 임상의가 가장 필요로 하는 핵심 질문인 "이 AI를 언제, 얼마나 안전하게 믿고 환자를 맡길 수 있는가?"에 대해 기존의 단순한 정확도 지표만으로는 답을 줄 수 없는 상황입니다. 이번 연구는 바로 그 한계를 극복하는 지점에서 출발했습니다.

저희가 개발한 시스템인 안전성 인지 ROC(Safety-Aware ROC, SA-ROC) 프레임워크는 AI의 판독 결과를 단순히 점수로만 보여주는 것이 아니라, 의사가 진료 목적에 맞춰 직접 설정한 신뢰도 목표에 따라 세 가지 구역으로 명확히 분류합니다. 의사의 개입 없이 자율적 조치가 가능한 '확진 안전 지대(Rule-in Safe Zone)', 정상임을 확신하여 안전하게 배제할 수 있는 '배제 안전 지대(Rule-out Safe Zone)', 그리고 알고리즘의 확신도가 낮아 반드시 인간 전문가의 검토가 필요한 '회색 지대(Gray Zone)'입니다. 특히 이 프레임워크를 바탕으로 실제 FDA 승인을 받은 두 개의 유방암 검진 AI를 비교 분석한 결과, 일반적인 통계적 정확도(AUC)가 더 높았던 모델이, 정작 '단 한 명의 암 환자도 놓쳐서는 안 된다'는 엄격한 임상 안전성 기준을 적용했을 때는 오히려 진료 효율성(안전하게 정상으로 걸러내는 배제 비율)이 크게 떨어진다는 사실을 발견하였습니다. 정확도가 높은 AI가 병원 현장에서도 더 우수할 것이라는 기존의 통념을 뒤집는 역설을 실제 임상 현장의 데이터에서 발견했다는 점에서 이번 연구의 의의를 찾을 수 있었습니다.

안전성 인지 ROC 프레임워크의 평가 개념도 및 주요 결과 요약

안전한 AI란 결국 자신의 한계를 솔직하게 드러낼 수 있어야 한다고 생각합니다. 이는 임상 현장에서 AI의 본질적인 역할이 궁극적인 최종 의사결정을 내리는 완벽한 존재가 아니라, 의사의 인지 부하를 줄이고 가장 효율적이고 안전한 판단을 돕는 '조력자'에 있기 때문입니다. 조력자로서의 역할을 온전히 수행하려면 AI는 단순히 정답을 잘 맞히는 것을 넘어, 구조적으로 "언제 AI를 전적으로 신뢰해도 되는가", 그리고 "어떤 경우에는 반드시 사람의 판단이 필요한가"를 명확히 알려주어야 합니다. 실제 진료 환경은 매우 엄격한 안전 기준이 요구되는 공간이기 때문에, AI가 확신이 없는 상황에서 '모른다'고 말할 수 있는 것만으로도 임상적 안전성은 크게 높아질 수 있습니다. 이러한 영역이 바로 저희가 정의한 회색 지대(Gray Zone)이며, 이 구간에서는 인간 전문가의 면밀한 검토가 반드시 이루어져야 합니다. 결국 중요한 것은 인공지능이 인간을 대체하는 것이 아니라 AI가 확신할 수 있는 영역과 인간의 판단이 필요한 영역을 명확히 구분함으로써 보다 안전한 인간과 AI 간의 협업 체계를 구축하는 것이라고 생각합니다. 이러한 문제의식은 지도교수님이신 도신호 교수님께서 평소 강조해 오셨던 Safe AI라는 비전과 맞닿아 있으며, 그 철학을 실제 데이터와 분석을 통해 하나의 구체적인 프레임워크로 구현해 볼 수 있었다는 점에서 이번 연구는 제게도 매우 뜻깊은 경험이었습니다. 앞으로 의료 AI의 평가 기준은 '얼마나 똑똑한가'에서 '언제 믿고 맡길 수 있는가'로 전환될 것이며, 저희 연구가 그 변화의 중요한 이정표가 되기를 바랍니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁드립니다.

제가 연구를 진행한 곳은 하버드 의과대학(Harvard Medical School) 및 매사추세츠 종합병원(Massachusetts General Hospital, MGH) 소속의 의료 영상 및 계산 연구실(Lab of Medical Imaging and Computation, LMIC)입니다. 하버드 의과대학 영상의학과에서 20년 넘게 연구와 교육에 몸담고 계신 도신호 교수님께서 연구실을 이끌고 계시며, 저와 대학원생 시절부터 10여 년간 동고동락해 온 김현지 박사와 함께 다양한 의료 인공지능 연구를 수행하고 있습니다.

저희 연구실은 이름에 담긴 영상의학 분야에만 국한되지 않고, 임상 현장 전반에 걸친 다양한 헬스케어 문제를 정의하고 이를 해결하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히 하버드 대학교 산하의 켐프너 자연·인공지능 연구소(Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence), 보건대학원(Harvard T.H. Chan School of Public Health), 그리고 MGH 내 세계 최고 수준의 임상의들과 경계 없는 협력을 이어가고 있습니다. 방대한 임상 데이터와 최첨단 AI 기술, 그리고 세계적 수준의 임상적 통찰이 교차하는 연구의 최전선에 서 있다는 점이 LMIC의 가장 큰 경쟁력이자 원동력입니다. 의사와 공학자가 장벽 없이 소통하며 실제 환자 진료 현장에 즉각적인 변화를 가져올 수 있는 실용적이고 혁신적인 의료 AI를 연구하고 있습니다.

MGH에서 이번 연구의 교신저자 도신호 교수님과 공동저자 Manisha Bahl 교수님과 함께

3. 연구 활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람

미국에 와서 저는 연구라는 것을 처음부터 다시 배우는 듯한 느낌을 받았습니다. 이전까지 제가 가졌던 연구의 방향성과는 다른 차원에서, 연구 철학과 태도가 크게 달라지는 경험을 했습니다.

첫째로, "무엇이 진정으로 중요한 문제인가"를 파악하여 올바른 질문을 던지고 이를 해결하는 것이 무엇보다 중요하다는 사실을 알게 되었습니다. 임상 현장에는 무수히 많은 데이터와 풀어야 할 숙제들이 존재하지만, 그중에서 '환자와 의료진에게, 나아가 우리 모두에게 실질적인 가치를 제공할 수 있는 진짜 문제'를 골라내는 안목이 연구의 성패를 좌우합니다. 누군가 정해준 문제를 기계적으로 푸는 수동적인 태도에서 벗어나, 현장의 미충족 수요를 꿰뚫어 보고 주도적으로 질문을 던지는 것이 모든 혁신의 출발점임을 알게 되었습니다.

둘째로, "연구자는 누구보다 솔직하고 정직해야 한다"는 점을 배웠습니다. 연구를 하다 보면 마주하게 되는 한계나 문제점들을 감추거나 포장하기보다, 있는 그대로 정확히 마주해야 합니다. 그 불편한 진실을 회피하지 않고 직시하는 데서부터 진짜 해결책이 나오고 진정한 혁신이 시작된다는 것을 배웠습니다.

셋째로, "실제로 현장에서 동작하는 것을 만들어야 한다"는 확고한 기준을 세우게 되었습니다. 단순히 논문 출판을 위해 벤치마크 데이터셋에서 성능을 1% 올리며 소위 '숫자가 잘 나오는 표'를 만드는 데 급급하기보다, 실제로 임상 현장에서 동작하는지 여부를 분명히 밝히고 검증하는 것이 훨씬 더 가치 있다는 사실입니다. '진짜로 동작하는 것'을 제대로 만들어내면 훌륭한 논문은 자연스럽게 따라온다고 합니다. 반대로 동작하지 않는 논문을 위한 논문이나 기술은 임상 현장에서는 아무런 의미가 없습니다.

넷째로, 하루가 다르게 발전하는 인공지능 분야에서 "새로운 지식과 기술의 파도를 기꺼이, 그리고 계속해서 타야 한다"는 점입니다. 과거의 기술에 안주하지 않고 끊임없이 쏟아지는 새로운 흐름에 유연하게 올라타는 태도야말로 연구를 지속 가능하게 만드는 원동력임을 배웠습니다.

이 모든 것들은 지도교수님이신 도신호 교수님께서 몸소 보여주시며 제게 가르쳐주신 것들입니다. 중요한 문제를 정의하고, 정직한 태도로 실질적인 해결책을 구현해 내는 교수님의 비전과 철학을 지근거리에서 보고 배울 수 있다는 점은 다른 어느 곳에서도 결코 배울 수 없는 귀한 경험이며, 이를 저의 자산으로 체화해 나가고 있다는 사실이 제 연구 인생에 있어 가장 큰 자부심입니다. 교수님께서 사사해주신 연구 철학과 기준은 앞으로 제가 연구자로서 길을 걸어가는 동안 방향을 잃지 않도록 이끌어 주는 나침반이 될 것이라 생각합니다. 앞으로도 늘 낮은 자세로 배우며 그 방향을 잃지 않는 연구자가 되고 싶습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?

저는 충남 논산에서 나고 자라, 고려대학교라는 한 공간에서만 자그마치 15년이라는 긴 시간을 보냈습니다. 처음 안암동에 발을 내디뎠을 때만 해도 마치 거대한 바다에 나온 것 같았지만, 한 곳에 너무 오래 머물다 보니 어느새 시야가 좁아지고 제 주변의 세상이 이 세상의 전부인 듯한 착각에 빠지게 되었던 적이 있습니다. 고인 물은 결국 흐름을 잃기 마련이듯, 익숙함을 벗어나 더 넓은 세상을 경험하는 것은 누구에게나 꼭 필요합니다. 저처럼 오랜 시간 한 곳에 머물고 계신 분들께는 반드시 밖으로 나아가 더 큰 도전을 해보시라고 말씀드리고 싶습니다.

해외에서 박사후연구원으로 새로운 도전을 시작하기 위해서는 박사 학위 취득이 필수적이지만, 이 학위를 얻기까지의 과정 또한 무척 고단하고 막막할 것입니다. 저 역시 대학원에서 학생 신분으로만 무려 10년을 버텼기에 그 막연함과 불안함을 누구보다 뼈저리게 잘 알고 있습니다. 하지만 "동트기 전이 가장 어둡다"는 말을 꼭 전해주고 싶습니다. 당장은 캄캄하고 끝이 보이지 않는 것 같아도, 묵묵히 발걸음을 옮기다 보면 반드시 빛을 보는 순간이 찾아옵니다.

이 길고 고된 시간 속에서 당부드리고 싶은 또 한 가지는, 결코 협소한 마음에 갇히지 말라는 것입니다. 고인 물처럼 정체된 환경 속에 있다 보면 때로는 타인의 성취를 시기하거나 질투하는 주변의 분위기에 휩쓸리기 쉽습니다. 하지만 남을 배 아파하고 깎아내리는 좁은 그릇으로는 결코 큰 뜻을 이룰 수 없습니다. 기꺼이 동료의 성장을 축하해 주고 진심으로 응원하는 넉넉한 마음을 가질 때, 오히려 나 자신에게 더 긍정적인 에너지와 좋은 기회가 찾아온다고 믿습니다.

결국, 이 모든 과정에서 가장 중요한 것은 "언제나 주위 사람들에게 상냥해야 한다"는 점입니다. 연구 역량도 물론 중요하지만, 인생의 결정적인 기회는 언제나 '사람'을 통해서 옵니다. 추천서 한 장, 우연한 미팅 등 언제 어디서 어떤 기회로 누구와 연결될지는 아무도 모릅니다. 저 역시 불과 3년 전만 해도 제가 미국에서 이렇게 연구하고 있을 줄은 꿈에도 상상하지 못했습니다. 생각지도 못한 소중한 인연과 기회들을 통해 지금 이 자리에 올 수 있었습니다. 늘 주변에 감사하고 겸손하며 선하고 너그러운 태도를 유지한다면, 분명 예상치 못한 빛나는 기회가 찾아올 것입니다.

5. 연구 활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?

먼저, 이번 연구로 개발한 프레임워크가 실제 임상 현장을 어떻게 변화시키는지 지속적으로 검증하고, 궁극적으로 이를 의료 AI 도입과 평가에 관한 하나의 표준으로 자리 잡도록 하는 것이 목표입니다. 실제로 현재 MGH의 여러 교수님들과 함께 SA-ROC를 기반으로 진단 정확도나 판독 효율성 등 다양한 실질적 지표들이 어떻게 변화하는지에 대한 후속 연구를 진행하고 있으며, 흥미롭고 유의미한 결과들을 도출하여 새로운 저널에 투고를 준비 중에 있습니다.

또한, 개인적으로는 현재 내부적으로 하버드 의과대학(Harvard Medical School)의 테뉴어 트랙 교수진(Faculty)으로 승진 절차를 준비하고 있습니다. 부족한 제가 이렇게 더 큰 책임과 역할을 다할 수 있는 자리로 나아갈 수 있도록 전폭적으로 지도해 주시고 이끌어주신 도신호 교수님께 그저 깊은 감사를 드릴 따름입니다. 앞으로도 임상 현장과 헬스케어 분야 전반에 실질적인 변화를 일으키는 의미 있는 연구를 꾸준히 이어가고 싶습니다.

6. 다른 하시고 싶은 이야기들.....

제가 이 자리에 오기까지, 그리고 이 소중한 연구가 세상에 발표되기까지 정말 많은 분들의 헌신과 믿음이 있었습니다. 지면을 조금 많이 할애하더라도, 저를 이끌어주신 분들께 제 진심 어린 감사의 마음을 꼭 전하고 싶습니다. 아울러, 제가 걸어온 모든 예기치 못한 발걸음마다 늘 선한 길로 인도해 주시고 보이지 않는 곳에서 지켜주신 섭리와 은혜에 깊은 감사를 올립니다.

먼저, 부족한 저에게 기꺼이 믿음과 기회를 내어주시고 올바른 길로 이끌어주신 도신호 지도교수님께 깊은 존경과 감사를 올립니다. 교수님 곁에서 연구자로서의 깊은 통찰뿐만 아니라, 학자로서 갖춰야 할 인간적인 품격까지 앞으로도 오래도록 배워나가고 싶습니다. 그리고 언제나 든든하게 함께 연구실을 지켜주고 있는 김현지 박사에게도 진심으로 고맙다는 말을 전합니다. 우리 연구실이 앞으로 더 많은 꿈을 함께 이뤄갈 수 있도록, 저 또한 변함없이 성실하고 겸손한 자세로 노력하겠습니다.

제 연구 여정의 길잡이가 되어주신 은사님들께도 깊이 감사드립니다. 제가 가장 어둡고 힘들었던 시기에도 꿈과 희망을 잃지 말라며 늘 따뜻하게 격려해주신 고려대학교 의과대학 김정빈 교수님, 연구비를 물심양면으로 지원해주시며 더 큰 기회를 열어주신 고려대학교 뇌공학과 한재호 교수님, 제 연구의 지평을 크게 넓혀주신 고려대학교 KU-KIST 융합대학원 임동권 교수님, 그리고 10년이 넘는 긴 세월 동안 든든한 멘토로서 아낌없는 지지를 주신 동국대학교 컴퓨터·AI학부 손윤식 교수님, 진심으로 감사합니다.

앞서 길을 걸어오며 제게 든든한 버팀목이 되어주신 선배님들도 계십니다. 저의 가능성을 믿고 새로운 미래를 열어주신 현대자동차 이학진 박사님, 언제나 변함없는 응원을 보내주시는 고려대 신경과 김하욤 교수님, 한양대 융합전자공학부 홍제형 교수님, 동국대 이비인후과 김진엽 교수님, 고려대 신경외과 안성재 교수님, 서울대 신경외과 하은진 교수님, 경희대 호흡기알레르기내과 박진경 교수님, 인하대 컴퓨터공학과 서영덕 교수님, 잠실여자고등학교 최기용 선생님, 혜원 선생님, 그리고 제가 가장 어려울 때 서슴없이 따뜻한 손을 내밀어주신 고려대 의료정보학과 사경하 교수님께 깊은 감사를 드립니다.

제가 걸어가는 여정마다 아낌없는 응원을 보내준 귀한 후배들, 울산대 IT융합학부 이세호 교수, 순천향대 AI·빅데이터학과 김진형 교수, 서울아산병원 마취통증의학과 김동규, 한국로봇융합연구원 인공지능로봇연구본부 송하윤, KIST 바이오닉스연구센터 정지혁, 고려대 컴퓨터학과 김민수, 고려대 안과 차은향, KAIST 전기 및 전자공학부 김은성, Dalhousie University 이동호 박사에게도 고마운 마음을 전합니다.

고된 시간 속에서도 막역한 친구들의 위로가 없었다면 이 길을 계속 걸어나가기 어려웠을 것입니다. '영탁이와 아이들'의 장두영, 박민규, 김제문, 이준규, 이세운, 박현종, 그리고 긴 세월 한결같이 저를 지지해준 고향 친구들 박종현 박사, 김어빈, 한범수, 강태훈, 권남호, 이동학, 정우탁, 노승학, 김다찬, 김선도 박사에게 진심으로 고맙습니다. 고려대에서 긴 시간 동고동락하며 큰 힘이 되어준 원준이 형, 승원이 형, 규현이 형, 박준형, 전동수 박사에게도 감사를 전합니다. (혹시라도 지면상 이름이 빠진 친구들이 있다면 너무 섭섭해하지 않기를 바랍니다!)

지구 반대편의 먼 타지인 보스턴에서 큰 의지가 되어주고 있는 MIT의 마경열 박사와 김아름 처제, MGH의 임진택 박사, 하버드 케네디 스쿨의 이상아 서기관님과 임진철 검사님, 그리고 예쁜 태은이와 현준이에게도 깊이 감사드립니다. 아울러 버클리 음대에서 멋진 꿈을 키워가고 있는 최수현과 언제나 상냥한 이웃사촌 이주환에게도 고마운 마음을 전합니다.

무엇보다 제가 가장 사랑하는 우리 가족들. 제 삶의 가장 굳건한 뿌리이자 무한한 사랑을 베풀어주시는 어머니(박종임), 새롭게 얻으신 귀한 생명으로 하루빨리 건강을 회복하시길 바라는 아버지(김명환), 긴 시간 인자함으로 저를 품고 키워주신 할머니(이월리), 그리고 지금은 국립현충원에 계신 자랑스러운 할아버지(김동국), 제가 유학 가기를 누구보다 바라셨던 하늘에 계신 삼촌(김석환)께 한없는 사랑과 존경을 바칩니다. 아낌없는 격려를 보내주시는 장모님(김명자)과 처제(장이화), 제부(조규한), 처남(장광민), 그리고 예쁜 윤채와 이준이에게도 고맙다는 말을 전하고 싶습니다. 또한 평생 저의 든든한 응원군이 되어주신 고모(김인숙)와 작은아버지(김문환), 작은어머니(서정화), 그리고 사랑하는 형제들 소형이 누나, 해리 누나, 재호와 정은이, 매형(이주환)에게도 깊은 감사를 드립니다.

마지막으로, 저 하나만을 믿고 지구 반대편까지 기꺼이 동행해 준, 그리고 제가 흔들릴 때마다 언제나 묵묵히 지지해 준 사랑하는 아내 보화, 또 하루하루 예쁜 꿈을 꾸며 건강히 자라나는 나의 자랑스러운 아들 새벽이에게 이 모든 고마움과 영광을 바칩니다.

사랑하는 아내 장보화와 아들 김새벽