목적: 생성형 인공지능(AI) 시스템은 흉부 X선(CXR) 보고서를 자동으로 작성하는 데 활용될 수 있다. 효율성 및 인력 부족 문제를 해결할 수 있다는 점에서 유망하나, 정확성, 신뢰성 및 임상적 유용성은 여전히 불확실하다. 본 연구는 소규모 사례 세트에서 소프트웨어를 사용한 전문가들의 델파이(Delphi) 설문을 바탕으로, 흉부 방사선학 한국학회(Korean Society of Thoracic Radiology, KSTR)의 AI 보조 CXR 보고서 작성에 관한 입장문을 제시한다. 재료 및 방법: 20명의 흉부 방사선 전문의가 자동 보고서 작성용 AI 기반 도구(KARA-CXR, version 1.0.0.3; KakaoBrain, 서울, 대한민국)를 사용하여 60개의 CXR 사례를 검토한 후 델파이 설문에 참여하였다. 델파이 설문에 앞서, 참여자들은 설문 준비 과정의 일환으로 각자 근무지에서 60개의 CXR 사례를 개별적으로 검토하였다. 60개의 사례는 6가지 임상 환경(건강검진, 입원, 응급실, 중환자실, 호흡기 외래, 비호흡기 외래)으로 균등하게 분배하였으며, 각 환경에 10개 사례가 포함되었다. 참여자들은 자신이 실제로 업무를 수행해온 CXR 사례를 개별적으로 선택하였다. 전체 선택 및 검토 과정은 1개월 이내에 완료되었다. 이후 2회의 델파이 라운드를 수행하였다. 참여자들은 9점 리커트 척도에서 AI 기반 도구의 임상적 적용 가능성에 관하여 12개의 핵심 질문(72개 항목)을 평가하였다. 합의는 ≥70%의 동의로 정의하였다. 결과: 72개 항목 중 41개(56.9%)에서 합의가 도출되었다. 응답자들은 정확성과 임상적 통합에 관한 대부분의 질문에서 중립적 입장을 취했으며, 해당 도구에 대해 깊은 인상도, 실망도 나타내지 않았다. 호의적 견해는 건강검진 검사에서만 제한적으로 나타났다. 반면, 일상 진료에서 해당 AI 기반 도구를 단독으로 사용하는 것에 대해서는 반대하였다. 참여자들은 배포 전 추가 성능 최적화의 필요성을 강조하였으며, 도입 전 학회에서 승인한 교육 및 지침을 시행할 것을 제안하였다. 결론: KSTR은 방사선 전문의의 검증이 동반되는 건강검진 환경에서만 AI 기반 흉부 X선 자동 보고서 작성 도구의 사용을 지지하며, 일상 진료에서의 단독 사용에는 반대한다. 또한 도입 전 성능 최적화와 학회에서 승인한 교육 및 지침을 권고한다.

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