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- 2022년에는 로봇이 최초로 살아있는 돼지 복강경 수술을 독립적으로 수술하는 데 성공.
- AI 수술 로봇, 복잡한 작업도 자율적으로 수행 가능
- 수술 중 예상치 못한 합병증 발생 시에도 자신감 있게 대응
- 데이터 보호 문제로 현재 AI 시스템을 훈련할 수 있는 실제 환자 수술 영상은 거의 없다.

AI 로봇, 인간 도움 없이 담낭 수술 가능
수술 로봇, 복잡한 작업도 자율적으로 수행 가능

학습하는 AI 외과의:
새롭게 개발된 수술 로봇은 인간 외과의의 도움 없이 담낭을 수술적으로 제거할 수 있다. AI 시스템은 수술 영상과 실습 중 맞춤형 피드백을 통해 이를 학습했다. 이를 통해 로봇 외과의는 젊은 의사와 유사한 기술을 개발할 수 있었다. 이 혁신적인 수술 로봇은 이제 독립적으로 수술할 수 있으며, 수술 중 예상치 못한 합병증 발생 시에도 자신감 있게 대응한다. 

▲ 담낭을 제거하는 수술 로봇. © Juo-Tung Chen/Johns Hopkins University

최근 몇 년 동안 의료 로봇 분야 연구는 큰 진전을 이루었다. 보조 로봇을 이용한 수술은 이미 매일 수천 건씩 수행되고 있다. 이러한 수술 보조 로봇 중 다수는 체내에서 자율적으로 이동할 수 있다. 예를 들어, 2022년에는 로봇이 최초로 살아있는 동물을 독립적으로 수술하는 데 성공했다. 돼지 복강경 수술이었다.

볼티모어 존스 홉킨스 대학교의 악셀 크리거(Axel Krieger)가 이끄는 연구팀이 개발한 이 스마트 조직 자율 로봇(STAR)은 여전히 ​​수술 조직에 특수 표시가 필요했고, 엄격하게 통제된 환경에서만 작동하며, 엄격하게 미리 정의된 수술 계획을 따라야 했다. 로봇은 기계적으로 정밀하고 신중하게 작동했지만, 계획된 수술 과정의 변경에는 대응할 수 없었다.

담낭 제거를 학습하는 로봇

크리거와 그의 동료 지웅 "브라이언" 김(Ji Woong "Brian" Kim)이 이끄는 연구진은 수술 로봇 트랜스포머-하이어라키(Surgical Robot Transformer-Hierarchy, SRT-H)라는 새로운 로봇을 개발했다. 이 로봇은 인공지능을 기반으로 하며, ChatGPT와 유사하게 상호작용적으로 학습할 수 있다. 이를 통해 이전 로봇과 달리 수술 중 상황에 유연하게 적응할 수 있다. SRT-H는 개별 해부학적 특징을 인식하고, 자발적으로 결정을 내리며, 예상대로 진행되지 않을 경우 스스로 수정한다.

이 AI 지원 수술 로봇은 처음에는 수술 영상을 사용해 훈련되었다. 존스 홉킨스 대학교 외과의들은 이러한 목적을 위해 특별히 돼지 사체 34마리에 수술을 수행했다. 손목에 부착된 카메라를 통해 수술을 녹화하고 수술 과정을 설명하는 자막을 추가했다. 이 방대한 비디오 영상을 통해 로봇은 바늘 유도, 신체 조직 들어 올리기, 봉합이라는 세 가지 기본적인 짧은 수술 작업을 수행하는 법을 배웠다.

그런 다음, 실물 크기의 모형을 사용해 음성 안내 실험을 통해 담낭을 수술적으로 제거하는 법을 배웠다. 이 작업은 17가지 개별 작업으로 구성되며 몇 분 정도 소요되는 복잡한 과정이다. 로봇은 특정 혈관과 담낭관을 식별하고 정확하게 파악하고, 클립을 전략적으로 배치하고, 가위로 조직 조각을 절단하는 법을 배웠다. "왼팔을 약간 왼쪽으로 움직여 보세요"와 같은 피드백을 통해 로봇은 개선되었고, 결국 100%의 정확도로 수술을 수행할 수 있었다고 연구팀은 보고했다.

▲ 수술 로봇 트랜스포머-하이어라키(SRT-H)는 수술을 수행하고, 실시간으로 개별 해부학적 특징에 적응하며, 자발적인 결정을 내리고, 예상대로 진행되지 않을 경우 스스로 수정한다. © Juo-Tung Chen/존스홉킨스 대학교

로봇 외과의, 예상치 못한 수술에 적응하다.

김 박사와 그의 동료들은 총 8가지의 다른 시작 위치와 수술 조건에서 로봇을 테스트했다. 담낭과 주변 조직으로 구성된 이 모형들은 해부학적으로 동일하지 않았고, 혈액과 유사한 색소가 첨가되어 각기 다른 모습을 보였다. 이는 수술 중 발생할 수 있는 응급 상황을 시뮬레이션한 것이다.

하지만 연구진은 이러한 상황에서도 로봇은 완벽하게 작동하여 변화하는 상황에 맞춰 움직임을 조정하고 오류를 스스로 수정했다고 보고했다. 로봇이 수술을 완료하는 데 평균 약 5분이 걸렸다. 인간 외과의보다 더 오래 걸렸지만, 결과는 숙련된 외과의와 비슷했다. 크리거는 "이는 로봇이 근본적으로 복잡한 수술 절차를 독립적으로 수행할 수 있음을 보여준다"고 말했다.

AI 로봇이 곧 수술실에 투입될까?

연구팀은 AI 로봇이 젊은 인턴처럼 시범과 모방을 통해 숙련된 외과의가 되도록 훈련될 수 있다고 결론지었다. 연구진은 이 새로운 시스템이 로봇의 기계적 정밀성과 인간의 이해력 및 적응력을 결합했다고 설명한다.

크리거는 "이러한 발전은 특정 수술 작업을 수행할 수 있는 로봇에서 수술 절차를 진정으로 이해하는 로봇으로 우리를 이끌어 준다"고 말했다. "이것은 실제 환자 치료의 혼란스럽고 예측할 수 없는 현실에서 기능할 수 있는 임상적으로 실행 가능한 자율 수술 시스템에 우리를 상당히 가깝게 만들어 주는 중요한 구별이다.”

연구진에 따르면, 이 프로토타입은 자율 로봇이 곧 병원 수술실에서 작동할 수 있음을 보여준다. 김 교수는 "이번 연구는 AI 모델을 수술 자율성을 구현할 수 있을 만큼 충분히 신뢰할 수 있게 만들 수 있음을 보여준다. 한때는 요원해 보였지만, 이제는 실현 가능한 것으로 입증되었다"고 말했다.

추가 수술 유형 훈련

연구진은 현재 SRT-H 시스템의 기능을 확장하기 위해 추가 수술 유형에 대한 훈련 및 테스트를 진행하고 있다. 장기적인 목표는 향후 실제 환자에게 완전 자율 수술을 수행하는 것이다.

그러나 이러한 수술 로봇 개발의 한 가지 장애물은 훈련 자료라고 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스의 마이클 읏은 논문에서 밝혔다. 데이터 보호 문제로 인해 현재 AI 시스템을 훈련할 수 있는 실제 환자 수술 영상은 거의 없다. 이 경우처럼 수동으로 레이블을 지정한 영상과 모델 또는 시뮬레이션이 잠재적으로 해결책을 제시할 수 있다.

참고:
Science Robotics, doi: 10.1126/scirobotics.adt5254 /

doi: 10.1126/scirobotics.adt0684)
출처: American Association for the Advancement of Science (AAAS), Johns Hopkins University

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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