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대장암, 특히 직장암의 수술 원칙은 20세기 초 이미 기본 틀이 마련됐다. 1908년 직장암에서 복회음절제술을 통한 림프절 '곽청(廓淸, 깨끗하게 쓸어냄)' 개념이 정립되면서, 종양을 포함한 장과 림프 배액 경로를 함께 제거해야 한다는 원칙이 확립됐다. 이후 해부학적 이해와 세부 술기는 발전했지만, '근치적으로 절제한다'는 종양학적 원칙 자체는 크게 달라지지 않았다.

달라진 것은 '접근 방식'이다. 과거 개복 수술이 표준이었고, 복강경 수술이 도입되며 통증 감소와 회복 속도 측면에서 이점이 커졌다. 최근에는 로봇수술도 활용된다. 다만 중요한 점은 어떤 기법이든 종양학적 원칙은 동일해야 한다는 것이다. 절제 범위와 림프절 처리의 정확성은 개복·복강경·로봇 모두에서 차이가 없어야 한다.

로봇수술은 매우 발전된 도구지만, 종양학적으로 기존 복강경을 압도하는 결과를 보인다고 단정할 수 없다. 특히 우리나라처럼 복강경 수술이 고도화된 환경에서는 치료 성적을 획기적으로 바꾼다고 말하기 어렵다. 다만 좁은 골반 내 정밀한 조작이 필요한 직장암 수술에서 수술자의 조작 편의성과 정밀도를 높여주는 도구로 의미가 있다.

가장 큰 변화는 수술 후 삶의 질이다. 과거에는 암을 제거하는 것이 최우선이었다면, 현재는 암을 제거하면서도 항문 기능을 최대한 보존하고 배뇨·성기능과 같은 신경 기능을 보호하는 것이 중요한 치료 목표가 됐다. 안정적인 시야에서 정밀하게 수술할수록 불필요한 손상을 줄이고 합병증 가능성도 낮출 수 있는데, 복강경이나 로봇수술은 이런 '정밀한 실행'을 돕는 방향으로 발전해 왔다.

정밀 의료는 환자를 하나의 평균값으로 보지 않고, 개인의 특성에 맞춰 치료 전략을 세우는 접근이다. 병기만으로 치료를 결정하던 과거와 달리, 유전자적 특성이나 약물 반응성 등을 함께 고려해 치료를 최적화하려는 시도라고 보면 된다. 대표적인 예가 MSI-H, 즉 고빈도 마이크로새틀라이트 불안정성을 보이는 대장암이다. 이런 특성을 가진 경우에는 전통적인 항암화학요법보다 면역항암제에 대한 반응성이 높게 나타나는 것으로 알려져 있다.

근본 원칙이 바뀐 것은 아니지만 선택할 수 있는 치료 옵션이 늘었고, 환자별 특수성에 맞춘 전략 설계가 훨씬 중요해졌다. '치료가 좋아졌다'기보다 '치료의 선택지가 넓어졌다'는 표현이 더 적절하다. 이 과정에서 의료진의 경험과 다학제적 논의가 더 중요해졌다.

TNT, 즉 전체 선행 치료는 국소 진행성 직장암에서 수술 전·후 보조 치료로 병행하던 항암 치료와 방사선 치료를 수술 전 단계에서 주 치료 요법으로 활용하는 치료 방법이다. 이를 통해 골반 내 국소 재발률을 낮추고 치료 성적을 높일 수 있다. 처음 진단할 때 종양의 위치와 침윤 정도, 환자의 전신 상태 등 종합적인 평가가 매우 중요하다. 이때 일부 종양 반응이 매우 좋은 경우에는 수술을 바로 하지 않고 경과를 관찰하는 전략이 선택되기도 한다.

TNT처럼 복잡한 전략은 한 전문의의 판단만으로 결정하기 어렵다. 외과, 종양내과, 방사선종양학과, 영상의학과, 병리과 등이 함께 환자 상태를 논의해야 최적의 치료 시점과 방법을 결정할 수 있다. 치료 과정 전반에서 반응 평가와 전략 수정이 반복되는 만큼, 다학제 진료는 선택이 아니라 필수다.

고려대 구로병원은 2014년 암병원 설립 때부터 다학제 진료를 핵심 요소로 운영해 왔다. 대장암, 특히 4기 전이성 대장암은 치료 단계마다 다학제적 의사결정이 필요해 최적의 치료 전략을 세우고 반응 평가에 따라 효율적으로 전략을 수정해 나간다. 또한 당일 진료-당일 검사(내시경 및 영상 검사)를 통해 치료 지연을 줄이고 환자 편의성도 높였다. 다학제 진료가 발전할수록 서로의 전문 분야 이해가 깊어져야 했고, '항암을 권하는 내과 vs 수술을 권하는 외과'처럼 단순 구도가 아니라 환자에게 가장 이득이 되는 순서를 함께 설계하는 방식으로 바뀌었다.

현재 AI는 진료 전반을 대체하기보다 특정 영역에서 의료진 판단을 보조하는 단계다. 대장암 분야에서 가장 활발하게 상용화돼 활용되는 영역은 대장내시경으로, 검사 중 용종을 실시간으로 발견하고 감별 능력을 높이는 데 실제 진료에 활용되고 있다.

고려대 구로병원은 2018년 인공지능을 활용한 대장암 맞춤형 치료 연구 과제인 'Dr. Answer'에 참여하는 등 AI 활용 연구를 이어왔다. 대장암 간 전이 환자의 전이 병소 구조적 복잡성을 AI로 분석해 치료 방침 설정과 예후 예측에 활용할 수 있는 모델을 개발해 왔고, 현재는 이를 기반으로 다학제 진료 시스템을 더 고도화하는 연구를 진행 중이다.

가능성은 커지고 있다. 영상 분석을 통해 해부학적 구조를 구분하거나 혈관 주변 주요 신경의 주행을 예측하는 수술 보조 기술, 수술 과정 분석을 통한 술기 개선 지원 등이 개발되고 있다. 젊은 외과의사의 숙련도 향상과 수술 안전성과 정밀도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 다만 수술 전 과정에 AI가 광범위하게 적용되기까지는 더 많은 연구가 필요하다.

'할루시네이션(거짓 정보를 사실처럼 생성해 전달하는 현상)' 같은 오류 가능성에 대한 우려는 있다. 다만 기술 발전 과정에서 점차 보완될 것이고, 방대한 의학 정보를 정리해 합리적 근거를 제시하는 데 AI는 강력한 도구가 될 수 있다. 그럼에도 최종 의사결정과 책임은 의료진에게 있으며, AI는 판단을 돕는 도구로 활용돼야 한다는 점은 변하지 않는다. 도입되더라도 다학제 진료를 대체하기보다 다학제 진료의 정밀도를 높이는 방향으로 쓰일 가능성이 크다.

대장암 치료에서 내시경은 단순 진단 도구를 넘어 치료 전략을 결정하는 핵심 수단이 됐다. 외과의사가 직접 내시경을 시행하면 종양의 위치와 크기, 침윤 정도를 수술 관점에서 즉시 판단할 수 있어, 내시경적 절제가 가능한지, 수술이 필요하다면 어떤 방법이 적합한지까지 동시에 검토할 수 있다. 외과의사가 내시경을 직접 시행하면 검사 시점부터 수술 전략을 염두에 두고 병변을 해석할 수 있어 치료 결정을 빠르고 정확하게 할 수 있다.

우수내시경실 인증제는 검사 질을 높이는 긍정적인 제도라고 생각한다. 다만 내시경실의 구조나 장비, 시술 의사 구성 등으로만 평가하는 데는 한계가 있어 기본 요소에 더해 검사와 시술의 신속성, 적절성이 핵심요소로 반드시 고려되어야 한다. 우리나라 대장암진료 적정성평가는 진단 후 1개월내 치료(수술 등)를 원칙으로 하고 있다. 따라서 일반 건강검진이 아닌 암이 우려되는 경우(절제 어려운 큰 용종, 암 관련 증상에 대한 내시경 검사 등)의 신속 검사, 시술은 필수적이다. 고대구로병원 암병원 내시경실에서는 필요시 당일 내시경 검사, 시술도 시행하고 있으며, 지난 10여년간 매우 낮은 합병증(장 천공 등)과 높은 치료 성적을 유지하고 있다.

정밀 의료, 다학제 진료, 로봇수술, AI 도입으로 전문 지식의 접근성이 높아진 만큼 각 분야 전문가는 더 높은 수준의 세부 전문성과 통합적 사고가 필요해졌다. 대장항문외과에서 복강경·로봇수술 능력은 기본 역량이 됐고, 내시경 검사 능력도 점차 기본 진료 역량으로 여겨지고 있다. 내시경은 단순 기술이 아니라 해부학적 구조와 종양 생리학적 이해가 동반돼야 하는 영역이므로, 외과의사에게 필수 역량으로 자리 잡아 가는 흐름이다.

외과의사가 진단부터 치료, 수술 후 관리까지 일관되게 관여하면 치료의 연속성이 높아진다. 내시경 단계에서부터 수술 전략을 함께 판단할 수 있고, 수술 후에도 합병증을 조기에 발견해 즉각 대응할 수 있다. 이는 궁극적으로 환자에게 최적화된 치료 결과로 이어질 것이다.

인공지능은 방대한 정보를 빠르게 정리하고 합리적인 판단 근거를 제시하는 데 매우 강력한 도구가 될 것이다. 환자 역시 AI를 통해 관련 정보를 얻고, 치료 과정에서 보다 합리적인 판단을 하게 될 가능성이 크다. 다만 치료 지연이나 부적절한 선택에 대해서는 여전히 의료진의 책임이 중요하며, AI는 이를 보완하는 역할을 해야 한다. 대장암 치료처럼 이미 표준화된 원칙이 확립된 분야에서는 특히 근거 없는 치료 지연이 더 이상 용납되기 어려운 환경으로 변화하고 있다.