피부암 전문가들이 최신 범용 AI 모델과 10 년 전 등장한 이미지 인식 AI 를 비교하는 실험을 수행했습니다. 오래된 AI 에 피부 이미지를 활용한 추가 학습 (파인튜닝) 을 시술한 결과, 최신 범용 AI 모델을 크게 상회하는 정답률을 기록했다는 소식입니다. 10 년 된 CNN 이 피부암 진단에서 최첨단 LLM 을 능가함 | Lynch Lab https://lynchlab.net/llm-skin-cancer 실험을 수행한 것은 런던에 본부를 두고 AI 와 기타 방법으로 피부암을 예방하는 연구를 수행하는 린치 연구소의 부원장 마그누스 린치 박사입니다. 린치 박사는 2026 년 10 월 기준으로 가장 성능이 뛰어난 AI 모델인 'GPT-6 Astra' 와 'Claude Fable 5.1', 그리고 2016 년에 출시된 구글의 합성곱 신경망 'Inception v3'를 사용하여 인간의 피부 이미지를 보여주고 병변을 발견할 수 있는지 조사했습니다. 이 중 Inception v3 는 6 만 8011 장의 이미지를 사용하여 20 분간 파인튜닝을 수행했습니다. 그리고 린치 박사는 피부 이미지를 수집한 데이터셋에서 '검사나 치료를 시행해야 할 병변'과 '무엇もし도 하고 집에 돌아갈 수 있는 병변'을 각각 100 개씩 추출하여 각 모델에 제시하고, 가능한 6 개의 진단명 중 가장 높은 확률이 무엇인지 답하게 했습니다.
결과적으로 GPT-6 Astra 는 200 건 중 84 건, Claude Fable 5.1 은 200 건 중 85 건으로 정확한 진단명을 제시했습니다. 반면, 이보다 10 년이나 오래된 Inception v3 은 200 건 중 125 건으로 정답을 맞추었습니다. 다음은 75 세 남성의 몸통에 발생한 기저세포암입니다. 세 모델 모두 올바르게 답변했습니다.
다음은 두께가 0.8mm 미만이고 색소가 매우 적어 '침습성 흑색종'이라고 불리는 경우입니다. GPT-6 Astra 는 95% 확률로 '기저세포암'이라고 답변한 반면, Claude Fable 5.1 과 Inception v3 은 흑색종이라고 답변했습니다.
다음은 발에 발생한 지루성 각화증입니다. 두 AI 모델은日光角化症 (日光角化症) 으로, Inception v3 은 평활上皮암으로 진단했지만 모두 오류였습니다.
또한 모델별로 구별 능력이 뛰어난 병변도 달랐습니다. 예를 들어, 멜라노마의 경우 Inception v3 가 30 개 중 13 개를 정확히 식별한 반면, GPT-6 Astra 는 8 개, Claude Fable 5.1 은 11 개였습니다. 가장 큰 차이가 나타난 것은 무해한 병변으로, Inception v3 는 50 개의 모반 중 37 개, 50 개의 지루성 각화증 중 26 개를 인식한 반면, GPT-6 Astra 는 각각 16 개와 13 개, Claude Fable 5.1 은 33 개와 6 개였습니다. 각 모델에 제 2 후보까지 답을 허용했을 때, Inception v3 는 173 건, GPT-6 Astra 는 134 건, Claude Fable 5.1 은 138 건으로 정답을 맞췄다고 합니다. 린치氏は는 "고대적이고 소형이며 시대遅れの 아키텍처를 사용한 전용 네트워크는 두 개의 최첨단 모델보다 훨씬 뛰어난 피부 병변 인식 능력을 갖추고 있다"고 요약하면서, Inception v3 를 제외한 것은 일반 모델이며 파인튜닝도 없었기 때문에 단점이 되었으며, "최첨단 피부암 진단 AI 는 많은 데이터로 학습된 이미지 변환 알고리즘을 사용하므로 훨씬 뛰어난 성능을 발휘한다"고 보충했습니다.
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