Re: 과잉진단의 문제점 최신 논문 탐구

[문형철]

1993년 NEJM Special Article로,

CT·MRI·초음파 등 진단 영상의 급격한 발전이 질병 유병률을 과대평가하고 치료 효과를 착각하게 만들며,

그 결과 검사가 검사를 부르는 개입 확대 순환을 만든다는 점을 체계적으로 설명한 고전 논문입니다.

과진단(overdiagnosis)·

의사병(pseudodisease)·

lead-time bias·length bias 개념을

임상 의사결정 맥락에서 정리한 초기 핵심 문헌입니다.

핵심 주장

영상은 인체를 1cm 미만 슬라이스로 잘라 증상 전에 이상을 찾아냅니다. 이는 질병 이해와 치료 가능성을 높였지만, 동시에 두 가지를 왜곡합니다.

1. 질병이 얼마나 많은가 (유병률)
2. 치료가 얼마나 잘 되는가 (효과)

저자들은 이것이 선별검사에만 국한되지 않고 일상 진료 전반에 스며든다고 봅니다.

유병률이 왜 올라가는가

탐지 역치(detection threshold)가 낮아질수록 관찰되는 유병률은 올라갑니다.

“영국 해안 섬이 몇 개인가”는 지도 해상도에 따라 달라지는 것과 같습니다.

• 복부 대동맥류: 촉진으로는 주로 5cm 이상이 잡히지만, 초음파/CT는 3cm대까지 잡습니다. 고위험군에서 촉진 유병률 약 2% vs 초음파 약 9%, 그리고 작은 동맥류가 훨씬 많아집니다. 초음파 도입 후 Mayo Clinic 지역 발생률이 7배(작은 동맥류는 10배 이상) 증가한 것도 같은 원리입니다.
• 전립선암: 60대 임상적으로 만져지는 암은 약 1%인데, 정상 직장수지검사 남성의 조직 소견은 40% 이상입니다. 경직장 초음파·MRI가 만져지지 않는 작은 암을 잡으면서 보고 유병률이 올라갑니다.
• 갑상선 유두암: 임상적으로 2cm 초과 암은 50–70세에서 약 0.1%입니다. 부검에서 2.5mm 간격으로 자르면 36%에서 유두암이 나오고, 더 얇게 자르면 거의 100%에 가까울 수 있다는 추정이 나옵니다.
• 유방암: 촉진으로 잡히던 시대와 달리 Mammo는 평균 1cm, 미세석회화는 수 mm까지 잡습니다. 40–50세 임상 유병률 약 1% vs 부검에서 작은 병소(특히 DCIS) 39%. 탐지 역치 하락으로 선별검사 발견율·DCIS 비율이 크게 올랐습니다.

현미경적으로 정의되는 암은 “아직 발견되지 않은 저수지(reservoir)”가 매우 커서, 영상이 좋아질수록 유병률·발생률이 계속 올라갈 여지가 있습니다.

치료 효과가 왜 좋아 보이는가

대부분의 검사·치료는 RCT로 검증되지 않았고, 역사적 대조나 개인 경험에 의존합니다. 여기에 편향이 끼어듭니다.

• Lead-time bias: 진단 시점부터 생존을 재면, 실제 수명이 늘지 않아도 “더 일찍 발견한 만큼” 생존기간이 길어 보입니다.
• Length bias: 천천히 진행하는 병일수록 무증상 기간이 길어 검사에 잘 걸립니다. 따라서 검사로 찾은 병은 원래 예후가 더 좋은 쪽으로 치우칩니다.
• 과진단 / 의사병(pseudodisease): 평생 임상적으로 나타나지 않거나 퇴행·정체할 병까지 잡힙니다. 이것을 치료하면 “완치”처럼 보이지만, 원래 해가 될 병이 아니었습니다.

탐지 역치가 낮아질수록 이 편향은 커집니다. 병기(staging)에도 같은 논리가 적용됩니다.

개입이 늘어나는 순환

더 민감한 검사 → 더 많은·더 가벼운 병 발견 → 유병률 상승 + (편향 때문에) 예후가 좋아 보임 → “더 찾아야 하고, 치료는 효과가 있다”는 피드백 → 검사와 치료가 더 늘어남.

의도가 좋아도 실제 이득이 거의 없거나 해가 클 수 있습니다. 저자들은 이 순환을 끊으려면 RCT와 의사결정분석처럼 편향에 덜 취약한 평가가 필요하다고 제안합니다.

현재적 의미

이 논문은 이후 전립선암 PSA, 유방암 DCIS, 폐암 CT 선별, 갑상선암 과진단 논의의 이론적 토대가 되었습니다. H. Gilbert Welch의 후속 작업(Overdiagnosed 등)과도 직접 연결됩니다. 영상의 해상도가 더 높아진 지금(고해상도 CT, 전립선 MRI, 전신 PET 등)에도 동일한 논리가 적용됩니다. “더 많이 찾았다 = 더 잘 치료했다”가 아니라, 찾은 병의 자연사와 치료의 순이득을 따로 물어야 한다는 메시지입니다.

1993년 NEJM 논문(영상 발전 → 유병률·치료효과 과대평가)의 같은 저자들이,

그 논리를 **암 과진단(overdiagnosis)**으로 정리·정량화한 2010년 JNCI 리뷰입니다.

과진단은 “암이라고 진단되지만,

그 암이 없었더라도 증상이나 사망을 일으키지 않았을 병”을 가리킵니다.

정의와 두 가지 전제

과진단은 오진이 아닙니다. 병리적으로는 암입니다.

다만 자연사가 다릅니다.

1. 진행하지 않거나 퇴행한다.
2. 진행은 하지만 너무 느려서, 환자가 다른 원인으로 먼저 사망한다.

성립 조건은 두 가지입니다.

• **침묵하는 질병 저수지(silent reservoir)**가 있다 (1993년 논문의 부검·현미경 소견: 전립선, 갑상선, 유방 DCIS 등).
• 그 저수지를 꺼내 보는 행위가 있다 — 특히 선별검사, 그리고 점점 늘어난 우연 발견(incidentaloma).

개인에게는 “이 암이 과진단인지”를 확인할 수 없습니다.

치료하지 않고 평생 증상 없이 다른 원인으로 죽어야만 사후에 확정됩니다.

그래서 집단 수준(RCT 장기 추적, 발생률 vs 사망률)에서만 크기를 추정합니다.

RCT에서 추정한 크기

저자들은 대규모 선별 RCT를 재분석했습니다.

암종                                                          선별 방법                                     과진단 추정 (선별 발견 암 중)

유방암	유방촬영	약 25%
폐암	흉부 X-ray ± 객담	약 50%
전립선암	PSA	약 60%

저자들은 spiral CT 폐암 선별은 이보다 더 클 수 있다고 봅니다. 한 관찰연구에서는 비흡연자에서도 흡연자와 거의 비슷한 수의 폐암이 나왔습니다.

관찰·인구통계가 가리키는 암종

발생률은 오르는데 사망률은 거의 안 오르는 패턴이 과진단의 인구 수준 서명입니다.

• 갑상선암
• 전립선암
• 신장암
• 유방암
• 흑색종
• 신경모세포종(선별 프로그램)
• CT로 발견한 폐암

지난 수십 년 동안 이들 암의 “새 진단”은 크게 늘었지만,

해당 암으로 인한 사망은 그에 비례해 줄지 않았습니다.

저자들은 이를

“질병의 유행이 아니라 진단의 유행”이라고 봅니다.

새로 “암입니다”라고 듣는 사람은 크게 늘었는데, 그 암으로 실제로 죽는 사람은 거의 그대로라는 뜻입니다.

병원에서 검사를 더 자주, 더 예민하게 하니 예전에는 평생 모르고 살았을 작은 병변까지 “암”으로 찍힙니다.

그래서 통계상 **발생률(새 진단 수)**이 올라갑니다.

그런데

그 많은 새 진단이 진짜로 사람을 죽일 병이었다면,

조금 시간이 지나면 그 암으로 인한 사망도 비슷하게 늘었어야 합니다.

늘지 않았다는 것은,

새로 찾아낸 암 상당수가 원래 증상도 안 나고 죽이지도 않을 병이었다는 뜻에 가깝습니다.

비유하면:

• 동네에 “도둑”을 찾는 카메라가 엄청 좋아졌습니다.
• 신고 건수는 5배로 늘었습니다.
• 그런데 실제로 물건을 잃어버리는 집은 거의 그대로입니다.

그러면 새로 잡힌 “도둑” 중 상당수는, 원래 집 앞에서 지나가기만 하고 훔치지 않을 사람이었을 가능성이 큽니다.

바로 앞에서 말한

“진단은 늘고 사망은 그만큼 안 줄었다”를 미국 유방촬영 선별 30년에 숫자로 적용한 논문입니다.

공저자가 2010년 과진단 리뷰의 Welch입니다.

무엇을 봤나

SEER 등 미국 인구 자료로 1976년경(선별 보급 전)부터 약 2008년까지, 40세 이상 여성의 조기암과 진행암 발생률을 비교했습니다. 호르몬대체요법(HRT)으로 잠깐 올랐던 발생은 빼고, 선별을 거의 안 하는 40세 미만 추세도 보정했습니다.

검색 결과에 나온 사망 숫자(10만 명당 71 → 51, 28% 감소)는 유방암 전체 사망률이 그 기간에 떨어진 배경입니다. 이 논문의 핵심은 사망이 아니라 병기별 발생입니다. 선별이 정말 위험한 암을 미리 잡는다면, 조기암이 늘어난 만큼 나중에 나타나는 진행암은 비슷하게 줄어야 합니다.

핵심 숫자

여성 10만 명당 연간:

• 조기 유방암: 112 → 234 (약 2배, +122)
• 진행(후기) 유방암: 102 → 94 (−8, 약 8%만 감소)

기저 질병 부담이 비슷하다고 보면, 새로 더 찾은 조기암 122건 가운데 진행암으로 갈 운명이었던 것은 8건뿐입니다. 나머지 약 114건은 선별이 아니었어도 평생 문제가 되지 않았을 병으로 추정됩니다.

30년 누적으로 약 130만 명이 과진단. 2008년 한 해만 7만 명 이상, 그해 유방암 진단의 약 31%.

전이(distant) 병기 발생은 거의 그대로였습니다. 줄어든 후기암의 대부분은 국소진행(regional) 쪽입니다.

저자들의 결론

조기암은 크게 늘었는데 진행암은 조금밖에 안 줄었습니다.

그 불균형이 상당한 과진단을 가리키고, 선별이 유방암 사망에 미치는 효과는 있더라도 작다고 봅니다.

누구의 암이 과진단인지는 개인에게 알 수 없습니다.

검색 스니펫의 “사망 28% 감소”는 선별만의 공이 아닙니다.

같은 기간 수술·항암·호르몬·표적치료도 크게 좋아졌습니다.

이 논문은 그 사망 감소의 상당 부분을 선별이 가져갔다고 보기 어렵다고 주장합니다.

앞 대화의 도둑 카메라 비유로 다시 말하면,

“작은 의심 인물” 신고는 두 배가 됐는데

“실제로 큰 피해가 난 집”은 거의 그대로인 상황입니다.

불필요하게 사람을 환자로 만드는 것입니다.

1. 해가 될 일이 없는 문제를 찾아내거나
2. 평범한 삶의 경험을 질병 정의를 넓혀 의료화하는 것.

원인은 둘입니다.

• 과탐지(overdetection): 진행하지 않거나, 너무 느려 남은 생애에 해가 없거나, 저절로 없어질 이상을 찾아냄. 고해상도 영상·선별이 이를 키웁니다. (앞 논문들의 유방·전립선·갑상선암이 여기 해당)
• 과정의(overdefinition): 진단 기준을 낮추거나 질병 범위를 넓힘. 예: 혈압·혈당·골밀도 역치를 내려 더 많은 사람을 “환자”로 만듦.

형태는 달라도 결과는 같습니다. 이득보다 해가 큰 진단.

과진단이 아닌 것

자주 섞이는 개념을 잘라냅니다.

• 위양성(false positive)이 아닙니다.
  위양성은 추가 검사 후 “병이 아니었다”고 밝혀지는 경우입니다.
  과진단은 현재 병리·진단 기준상 진짜 병이지만, 그 병이 그 사람에게 해가 되지 않을 경우입니다.
• 오진(misdiagnosis)이 아닙니다. 병을 잘못 붙인 것이 아닙니다.
• 과치료만을 가리키는 말도 아닙니다. 과치료가 흔히 따라오지만, 진단 자체(낙인, 불안, 추가 검사, 비용)도 해입니다.

왜 이 구분이 중요한가

위양성과 과진단을 같게 보면, “재검사해서 암이 아니면 괜찮다”로 끝나 버립니다. 과진단은 재검사해도 암(또는 질병)으로 남고, 그다음 치료까지 갑니다. 그래서 선별·영상·기준 확대의 해를 제대로 재려면 이 선을 분명히 해야 한다고 합니다.

한 줄로:

검사에서

‘병’이 맞는데, 그 병이 그 사람을 아프게 하지 않을 것 —

그것이 과진단이고,

‘병이 아닌데 병처럼 나온 것’(위양성)과는 다릅니다.

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8819710/

앞에서 본 논문들이 통계로 과진단을 보여줬다면,

이 글은 왜 생물학적으로 그런 일이 생기는지, 그리고 개인에게 어떻게 가릴 수 있을지를 묻습니다.

선별이 성공하려면

치료할 수 있는 잠재력이 있는 암(또는 그 전암)을 일찍 찾아, 치료해서 사망·이환을 줄여야 합니다.

잘된 예는 대장암·자궁경부암입니다. 선별 후 전암 병변을 떼면 발생률과 사망률이 함께 떨어집니다.

전암이 “나중에 침윤암이 될 길”을 실제로 끊기 때문입니다.

유방암·전립선암은 다릅니다.

상피내암·조기암이 급증했는데, 진행암·암특이 사망 감소와의 연결은 뚜렷하지 않습니다.

사망이 줄어도 선별 덕인지 치료 발전 덕인지 가르기 어렵습니다.

더 예민한 검사는 더 작은 병변을 찾지만, 침윤암 발생이 그만큼 줄지는 않습니다.

췌장암처럼 발생은 낮고 사망은 높은 암은 고위험군 선별을 합니다.

그래도 IPMN처럼 악성 잠재력을 가리기 어려운 병변이 나와 같은 딜레마가 남습니다.

가로축 — 암으로 가는 “단계”

왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 실제로 위험한 상태에 가까워집니다.

1. Disease risk predisposition — 소인(유전, 체질)
2. Risk factor — 위험인자(흡연, 비만 등)
3. Preneoplasia — 전암 병변
4. Asymptomatic cancer — 증상 없는 암
5. Symptoms appear — 증상이 나타남

맨 오른쪽 점선이 “이제야 몸이 아프기 시작하는 지점”입니다.

세로축·색

세로축은 선별 대상 인구 중 그 단계에 해당하는 비율입니다.
왼쪽(소인·위험인자)은 거의 100%에 가깝고, 오른쪽으로 갈수록 급격히 줄어 오른쪽 끝에서는 매우 낮습니다.

색이 왼쪽은 진하고 오른쪽은 옅은 것은, 해당 단계에 속하는 사람 수가 왼쪽일수록 많다는 뜻입니다.

분홍 상자: “선별 인구 가운데, 암이 실제로 치명적인 비율” — 곡선이 바닥에 가까워진 오른쪽 끝의 작은 구간입니다.

한 줄로 읽는 법

증상으로 드러날 치명적인 암은 인구의 아주 일부입니다.
그런데 선별은 그보다 훨씬 왼쪽 — 무증상 암, 전암, 위험인자 — 을 찾습니다. 그 구간에 있는 사람은 훨씬 많습니다. 그중 상당수는 평생 목숨을 위협하는 병으로 진행하지 않을 사람인데도 “위험/암” 딱지가 붙습니다.

네 가지 성장 곡선

같은 “암”이라도 속도가 다릅니다.

1. Fast (빨강)
   가파르게 올라 선별 전에 이미 증상·사망 크기를 넘을 수 있습니다. 선별이 놓치기 쉽고, 잡혀도 이미 늦은 경우가 많습니다.
2. Slow (연분홍)
   천천히 커져 선별 시점에 잡히고, 이후 증상·사망 크기에 도달할 수 있습니다. 선별이 진짜로 이득을 줄 수 있는 군입니다.
3. Very slow (청록)
   선별에는 걸리지만, 다른 원인으로 죽을 때까지 증상 크기에도 못 미칩니다.
4. Nonprogressive (남색)
   잠깐 커지다 멈춥니다. 평생 해가 없습니다.

오른쪽 괄호 **“This is when overdiagnosis occurs”**가 가리키는 것이 3번과 4번입니다.

핵심

선별 시점(청록 점선)에서는 네 곡선이 비슷한 “작은 암”으로 보입니다. 그때는 빠른 암인지, 멈출 암인지 구분되지 않습니다. 그래서 그림 제목이 unpredictable입니다.

과진단의 두 전제가 여기 그대로 나옵니다.

• 침묵하는 병의 저수지(very slow + nonprogressive)
• 그것을 꺼내는 선별

1993년 논문의 length bias와 같습니다. 느린 병은 무증상 기간이 길어 선별에 잘 걸리고, 그 사람들이 “조기 발견 후 오래 산 생존자”처럼 집계됩니다.

같은 논문(Srivastava 2019)의 Table 1. Overdiagnosed cancers입니다.

선별·우연 발견으로 과진단이 문제 되는 암종과, 당시 문헌에서 잡힌 크기를 한눈에 모아 둔 표입니다.

각주 9가 앞에서 본 Welch & Black 2010 JNCI입니다.

암과진단 추정어떻게 찾아지나

유방	선별 발견 암의 약 25%	유방촬영
전립선	50–60%	PSA
폐	13–25%	저선량 CT (2010년 흉부 X-ray 추정 50%보다 낮게, NLST 등 CT 자료를 반영)
흑색종	약 50–60%	인구 발생 추세로 粗추정 (피부 검진·생검 증가)
신장	발생 2배인데 사망은 안 늘음	복부 CT에서 우연히 발견
갑상선	발생 2배인데 사망은 안 늘음	다른 이유(부비동, 두통)로 찍은 영상, 또는 목 촉진에서 우연히 발견

읽는 포인트

• 유방·전립선·폐는 의도적 선별의 과진단 비율입니다. “그 검사로 찾은 암 중 몇 %가 원래 해가 없었을 병인가.”
• 신장·갑상선은 비율 대신 발생↑ / 사망 정체 패턴입니다. 앞에서 설명한 과진단의 인구 서명입니다. 선별 프로그램이 아니라 영상 사용 증가에 따른 우연종이 주된 경로입니다.
• 흑색종은 공식 선별이 약해 “대략”이라고 달아 두었습니다.

생물학적 핵심

암은 한 가지가 아닙니다. 같은 장기, 같은 “암” 이름 안에도

• 빠르게 진행해 죽이는 것
• 거의 안 움직이거나 퇴행하는 것

이 섞여 있습니다(이질성, heterogeneity).

과진단의 저수지는 바로 이 느린·게으른 병변입니다.

선별은 무증상 기간이 긴 느린 병을 더 잘 잡습니다. 그래서 발견은 늘고, 후기암·사망은 그에 비례해 안 줄어드는 그림이 나옵니다.

저자들은 지금까지 과진단 논의가 역학에 치우쳤다고 봅니다.

개인 환자에게 “이 병은 진행할까?”를 답하려면 다음이 필요합니다.

• 종양이 어떻게 진화·진행하는지
• 초기 신생물의 분자·세포 특징
• 병변과 주변 미세환경의 상호작용

환자에게 생기는 일

불필요한 조직검사·수술·항암·방사선, 합병증, 드물게는 치료로 인한 사망, 그리고 “암 환자”라는 낙인입니다.

진행 확률을 듣고도 수술할지, 지켜볼지 결정하기 어렵습니다.

공격적 vs 게으른 병을 가르는 영상·분자 검사와, 결정을 나누는 도구가 필요하다고 합니다.

흐름

1. 정기 선별 (왼쪽 유방촬영 그림)에서 이상 소견.
2. 조직검사 + NGS
   DNA-seq, RNA-seq, CNV 등으로 분자 이상을 읽음.
3. 모델링·아형 분류
   히트맵·서커스 플롯처럼 유전체 패턴을 묶어 위험군으로 나눔.
4. 분자 프로파일로 결정 → 세 갈래.

세 갈래

• 청록 — Indolent or benign
  게으르거나 양성. 선별만 계속하고 치료하지 않음. 과진단을 여기서 끊습니다.
• 보라 — Low/intermediate risk
  낮은·중간 위험. **적극적 감시(active surveillance)**만 시작. 표준 치료로 넘어갈 수도 있음.
• 분홍 — Invasive cancer
  침윤·공격적. 추가 검사와 치료. 이쪽이 선별이 진짜로 노리는 병입니다.

보라·분홍은 “표준 치료 경로”와도 연결됩니다.

저자들이 달아 둔 전제

검증된 분자 검사가 이미 있다고 가정한 가상도입니다. 유일한 경로가 아니고, 어느 단계에서든 추가 검사가 필요할 수 있습니다.

의미는 이렇습니다. 선별 감도를 더 높여 작은 병을 더 찾는 것이 아니라, 찾은 병 중에서 진행할 것만 고르는 것이 과진단을 줄이는 생물학적 해법이라는 주장입니다. 2019년 시점의 “방향”이지, 모든 암에서 이미 구현된 표준은 아닙니다.

Preventing Overdiagnosis 학회 과학위원회가 쓴 짧은 의견/사설입니다.

공저자에 앞에서 본 Brodersen, Woloshin, Barnett Kramer가 들어 있습니다.

암 선별 이야기의 프레임을 의료시스템·지구 위기로 넓힌 글입니다.

주장

많은 나라가 수요 폭증, 만성질환 “유병률” 증가, 비용 급등, 인력 부족에 시달립니다.

그 “병의 증가” 중 일부는

진짜 병이 늘어서가 아니라

과진단·과치료·저가치 진료 때문입니다.

추정치로 의료의 약 30%는

저가치이거나 낭비, 약 10%는 해입니다.

산업국에서 보건 부문은 온실가스의 5% 이상을 차지합니다.

불필요한 검사·치료가 환자와 지구를 동시에 압박합니다.

지난 반세기 의료 영토가 기하급수적으로 넓어졌습니다.

일부 지역·필수의료에는 더 많은 인력과 투자가 필요하지만, 영역을 끝없이 넓히는 방식은 지속 불가능합니다.

비용, 환자 치료 부담, 의료진 번아웃, 환경 피해로 이어집니다.

선의의 “더 많이, 더 일찍, 더 잘”이 과진단·의료화·과치료를 키워 위기를 증폭시키고, 정말 효과 있는 돌봄에서 자원을 빼갑니다.

이 시리즈에서의 위치

• 1993–2012: 영상·선별이 암 진단을 부풀린다
• 2018 Brodersen: 과탐지 vs 위양성
• 2019 Srivastava: 생물학적 이질성
• 2023 이 글: 같은 논리를 암 밖으로 확장. 질병 정의 확대, 위험인자 의료화, 저가치 검사 전체가 시스템 위기와 기후 부담의 일부가 된다.

한 줄로: 과진단은 개인에게 “없는 병을 치료하는 해”일 뿐 아니라, 한정된 의료와 지구 자원을 엉뚱한 곳에 쓰는 일이라는 메시지입니다. 과진단을 줄이는 것이 지속 가능한 의료의 조건이라고 봅니다.