췌장낭성병변은 최근 영상기술의 발전으로 우연히 발견되는 비율이 점차 증가하고 있으며, 유병률은 복부컴퓨터단층촬영을 시행한 사람에서 많게는 13.5%까지 보고되었다. 그러나 췌장낭성질환의 정확한 진단은 양성에서 악성 질환까지 다양한 형태로 보일 수 있어 영상학적 진단만으로는 매우 어렵다. 초음파내시경은 췌장낭성병변을 비교적 정확하게 진단하고 치료를 결정하는 데 매우 중요한 도구로 사용된다. 그러나 내시경 초음파는 악성으로 진행 가능한 점액성 췌장낭종과 다른 췌장낭종질환을 구분하는 데 정확도가 65-75%에 불과하다. 인공지능은 대장암, 폐암, 유방암과 같은 여러 종류의 암 진단의 정확도를 향상시키는 데 효과적인 도구로 사용되고 있으며, 최근 연구에서는 췌장낭성병변에서도 점액성 종양과 비점액성 종양을 구분하고 악성으로 진행 위험도를 평가하는 데 도움이 되는 것으로 보고되고 있다. 인공지능의 적용은 영상분석에도 국한되지 않고 최근에는 췌장낭종의 액체 분석, 유전자 분석, confocal laser endomicroscopy 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 기대되는 연구 결과를 발표하고 있다. 인공지능은 의료 분야에서 아직 시작단계에 있어, 임상에 적용하기 위해 적절한 알고리즘을 개발하는 데에는 개발자들의 큰 노력이 필요하다. 그러나 이러한 기술은 앞으로 췌장낭종 병변을 보다 정확하게 진단하고 효과적이고 효율적으로 관리하는 데에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 하겠다.

췌장의 낭성종양은 영상 검사의 보급과 발달에 따라 그 빈도가 늘어나고 있다. 이 낭성종양의 특징을 잘 이해하고 악성으로 진행할 여지가 있는지에 대한 판별은 중요하다. 내과, 영상의학과 그리고 췌장외과 간의 협력 및 논의를 통하여 종양에 대한 평가와 치료 결정이 적절하다. 특히 종양에 대한 검사 해석이 부적절 시 불필요한 수술까지 초래하기 때문에 세심한 검사와 정확한 해석이 중요하다. 췌장낭성종양의 특징과 경과에 대한 고려를 통하여 개별 환자에게 알맞은 적절한 검사 및 수술 여부 결정을 하도록 해야겠다.