피부암 이미지 진단, 최신 범용 AI보다 2015년 이미지 인식 AI가 정확도에서 우위. 영국 피부과 의사가 비교

본 기사는 필자가 운영하는 AI Quotidia의 해외 뉴스 해설 기사입니다.

영국 Guy's Hospital의 피부과 의사인 Magnus Lynch 씨가 2026년 10월 25일(일)에 공개한 비교 결과, 생검 (피부 일부를 잘라 현미경으로 검사하여 병명을 확인하는 검사)을 통해 진단이 확정된 200개의 피부 병변에 대해 첫 번째 후보로 제시한 병명을 정확하게 언급한 비율은 최신 범용 AI 두 가지 모두 42%였으나, 2015년에 발표된 이미지 인식 AI가 62%였습니다.

• ISIC의 데이터셋 MILK10k (2025년 공개)에서 생검으로 확정된 200개 병변(버려서는 안 될 100개, 버려도 되는 100개)을 무작위로 선정했습니다.
• 비교 대상은 범용 AI인 GPT-6 Astra와 Claude Fable 5.1 (이미지 2장만 제공하고 기본 설정 및 동일한 프롬프트를 사용)과, Google이 2015년에 발표한 Inception v3를 피부 이미지 68,011장으로 추가 학습시킨 CNN(Convolutional Neural Network)입니다 (단일 H100에서 약 20분 소요).
• 첫 번째 후보 병명의 정확도는 200개 병변 중 84개(42%)・85개(42%) 대 125개(62%)였습니다. 흑색종(Melanoma) 30개 중 첫 번째 후보로 정확했던 경우는 8개・11개 대 13개였습니다. GPT-6 Astra는 기저세포암(basal cell carcinoma)으로 75개 병변을 진단했으며, 그중에는 흑색종 14개가 포함되어 있었습니다.

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