EndoTODAY 내시경 교실
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[내시경과 인공 지능. artificial intelligence. AI] - 終
4. References
1. 처음으로 AI를 이용하여 만든 교육자료 (2026-5-24, EndoTODAY 위암 974)
2026년 5월 24일입니다. 부처님 오신 날 연휴에 Gemini와 대화를 하고 있습니다.
[증례]
65세 남성의 검진 위내시경입니다.
[Gemini 진단]
이 사진을 Gemini에 copy & paste한 후 "65세 남성의 검진 위내시경입니다. 진단은"이라고 입력하였습니다. 다음과 같은 답변을 받았습니다. (accessed: 2026-5-24)
"제시된 위내시경 사진에서는 위 점막에 중심부 함몰(궤양)을 동반한 약 1.5~2cm 크기의 상승된 융기성 병변이 관찰됩니다. 궤양의 바닥면은 지저분한 삼출물과 괴사성 조직으로 덮여 있으며, 주변 점막의 제방상 융기와 경계가 불규칙한 양상을 보이고 있습니다.
65세 남성의 검진 내시경에서 이와 같은 소환상(궤양성) 융기 병변이 발견된 경우, 가장 먼저 감별해야 하는 질환은 다음과 같습니다.
1. 진행성 위암 (Advanced Gastric Cancer, AGC - Borrmann 2형 또는 3형): 불규칙한 궤양과 융기된 둑 모양의 주변부 경계를 보이는 전형적인 악성 궤양의 가능성이 높습니다.
2. 조기 위암 (Early Gastric Cancer, EGC - IIc+IIa 또는 III형 계열): 점막층이나 점막하층에 국한된 암종이라도 중심부 함몰을 동반한 형태로 나타날 수 있습니다.
3. 위궤양 (Gastric Ulcer - 활동기): 양성 위궤양도 심한 부종이나 재생 상피의 과증식으로 인해 주변부가 융기되어 보일 수 있으나, 본 병변은 경계가 불규칙하고 악성을 시사하는 소견이 강하므로 반드시 조직검사를 통한 감별이 필요합니다.
4. 위장관 기질종양 (GIST) 또는 유암종 (Neuroendocrine Tumor)의 궤양 형성: 점막하 종양이 크게 자라면서 중심부에 허혈성 궤양이 발생한 경우일 가능성도 존재합니다.
추천 조치: 내시경 검사 과정에서 병변의 정확한 성상을 파악하기 위해 조직 생검(Biopsy)이 반드시 시행되었을 것입니다. 최종 진단은 조직검사 결과(병리 소견)를 통해 악성 여부를 확인함으로써 확정됩니다. 검사를 받으신 의료기관의 소화기내과 전문의와 조직검사 결과 및 향후 치료 계획(수술 또는 내시경적 절제술 등)에 대해 상세히 상의하시기 바랍니다."
[Gemini 답변에 대한 의견]
위암을 1번으로 제시하였다는 점에서는 칭찬할 수 밖에 없지만 진행성 위암이라고 본 것은 과잉이라고 할 수 있고 GIST나 NET까지 언급한 것은 감별진단의 폭이 너무 넓다고 말할 수 밖에 없습니다. 그러나 기계가 이 정도 한다는 것은 대단한 일입니다. 용어도 비교적 정확하였습니다. '소환상'이 뭔지는 모르겠지만 (Gemini에게 물어서 받은 답변: 
), 다른 용어는 내시경 초심자보다는 훨씬 정확하게 사용하고 있습니다. AI를 이용한 내시경 교육을 다양하게 시도해 볼 가치가 있다고 생각됩니다.
[치료 경과]
ESD를 하였습니다. 그러나 조직형에서 micropapillary pattern이 관찰되었고 150 um의 점막하침윤이 있었으며 lymphatic invasion도 두 곳에서 관찰되었습니다. 수술이 필요한 결과입니다.
지침에 따라 광범위한 subtotal gastrectomy with D2 dissection이 진행되었고 perigastric node에 전이가 있었습니다.
T1bN1M0 (stage Ib)로 adjuvant chemotherapy 없이 5년까지 추적관찰을 하였고 재발이 없었으며 refer back 하였습니다.
[Gemini의 comment]
"이 페이지에 대하여 하고 싶은 말은"이라고 물었더니 아래와 같은 훈훈한 답변을 받았습니다. 새 친구가 생긴 것 같습니다.
"공유해주신 EndoTODAY(Gastric cancer 974) 페이지는 인공지능(AI) 기술이 실제 임상 교육 및 내시경 진단 영역에서 어떻게 활용될 수 있는지, 그리고 그 한계와 가치는 무엇인지를 아주 잘 보여주는 흥미로운 증례입니다. 이 페이지를 읽고 느낀 점과 핵심적인 포인트들을 몇 가지로 정리해 보았습니다.
1. AI(Gemini)의 놀라운 서술 능력과 '과잉 진단'의 한계
AI는 위내시경 사진 한 장과 최소한의 정보만으로 병변의 형태(중심부 함몰을 동반한 융기성 병변, 제방상 융기 등)를 의학적으로 매우 정확하고 상세하게 묘사해냈습니다. 감별 진단 1순위로 위암을 정확히 짚어낸 점은 칭찬할 만합니다.
다만 한계점도 명확합니다: 조기 위암(EGC) 수준의 병변을 진행성 위암(AGC)으로 다소 과하게 판단했고, GIST나 유암종(NET)까지 감별 진단에 포함하여 범위를 지나치게 넓혔습니다. 이는 AI가 안전성을 위해 가능성을 폭넓게 열어두는 특성(Over-diagnosis 경향)을 보여줍니다.
2. '소환상'이라는 환각(Hallucination) 현상
중간에 등장한 '소환상(궤양성) 융기 병변'이라는 표현은 실제 의학 현장에서는 쓰이지 않는 용어입니다. 문맥상 화산 분화구 모양을 뜻하는 '분화상(噴火狀)'이 오역되었거나, '소궤양상'에서 오타가 발생한 AI 특유의 환각(Hallucination) 또는 번역 오류로 보입니다. 이준행 교수님께서도 이 부분을 정확히 지적하시며 AI 교육의 가치와 더불어 '비판적 수용'이 필요함을 시사해 주셨습니다.
3. 반전을 보여준 실제 치료 경과 (조기 위암의 무서움)
내시경 소견만으로는 조기 위암(EGC)으로 판단하여 내시경 점막하 박리술(ESD)을 시행했으나, 조직검사 결과는 결코 만만치 않았습니다.
- 미세유도상 구조(micropapillary pattern) 관찰
- 점막하층 침윤 (150 μm)
- 림프관 침윤(lymphatic invasion) 발견
결국 가이드라인에 따라 위아전절제술(Subtotal gastrectomy)과 D2 림프절 곽청술이라는 큰 수술로 이어졌고, 실제로 주변 림프절 전이(perigastric node metastasis)가 확인되었습니다. "내시경 모양은 얌전해 보려도 생물학적 거동은 매우 공격적일 수 있다"는 위암 치료의 무서움과 조직검사의 중요성을 다시 한번 일깨워주는 증례입니다.
4. 5년 추적 관찰과 완치(Refer back)의 해피엔딩
림프절 전이가 있었던 Stage Ib(T1bN1M0) 환자였음에도 불구하고, 추가 항암화학요법 없이 5년 동안 재발 없이 안전하게 추적 관찰을 마치고 본원으로 되돌려 보내진(Refer back) 과정은 환자와 의료진 모두에게 매우 성공적인 해피엔딩입니다.
훈훈한 마무리와 함께, **"AI가 내시경 초심자보다 용어를 더 정확하게 구사하므로 교육적 가치가 크다"**는 교수님의 의견에 깊이 공감합니다. AI를 임상 보조 및 교육 도구로 적극 활용하되, 의사가 최종 판단과 예리한 조직학적 의심을 놓치지 않는 '상호 보완적 관계'의 좋은 예시가 되는 페이지입니다."
[Facebook을 통하여 여러분의 comment를 받았습니다.]
[2026-5-24. 박영태 교수님]
물어보는 사람의 수준을 보고 대답하는 듯합니다. 제가 같은 사진으로 질문하였더니 양성 궤양이라고 말하네요. https://gemini.google.com/share/dc44d108ffb6
[2026-5-24. 서종옥 선생님]
제가 ChatGTP와 토론을 해 봤습니다.
2. 좋은 prompt가 좋은 답변으로 연결됩니다.
'Prompt의 4 요소'라는 것이 있습니다. RCTF라고 합니다. Role 역할, Context 맥락, Task 과제, Format 형식을 넣어주면 AI가 보다 정확한 답변을 해 준다는 것입니다. 아래는 Gemini가 설명한 RCTF입니다.
Description exercise 10번 문제입니다. RCTF를 살짝 응용하여 내시경 사진과 함께 증상과 검사명을 알려주었습니다.
"급성 복통으로 오신 분의 위내시경 사진입니다. 진단은?"이라고 넣어보았습니다.
[Symposiums and books]
[2023-3-4] 대한외과위장관내시경수술연구회 심포지엄. 김지현 교수
Decision support → decision augmentation → decision automation 단계로 발전할 수 있으나 의료에서는 decision support 수준에서 마무리될 수 있다.
이미지 분석: frame detection → object detection → classification (癌/非癌, 점막/점막하)→ segmentation
2023-3-4. 2023년 대한외과위장관내시경수술연구회 심포지엄. 김지현 교수 강의 메모
[2023-3-10] 메타버스 현황/전망. 삼성서울병원 AI 연구센터 연구교수 김도균]
[2026-5] 의학교육학회 워크숍
[2026-5] AI와 의학교육 (안지현, 강준석 저)
[References]
1. AI in the dignosis of EGC 동영상 강의 (정준원, IDEN2021)
2. EndoTODAY 위암 974 AI를 이용하여 처음으로 만든 교육자료 (2026-5-24). Gemini가 암을 맞췄습니다.
3. EndoTODAY 위질환 64 Gemini가 위궤양을 위암이라고 오진하였습니다.
© 일원내시경교실 바른내시경연구소 이준행. EndoTODAY Endoscopy Learning Center. Lee Jun Haeng.
