인공지능의 의료 접목을 논할 때 흔히 외과의사에게는 그 영향이 적을 것으로 예측되고 있습니다. 하지만 최근 사이언스의 자매지인 Science Translational Medicine 에 실린 연구에 따르면 인공지능과 로봇의 결합으로 인간의 손을 완전히 배제하고 진행한 간단한 수술의 결과가 기존의 다양한 표준 수술법보다 여러 방면에서 나은 것으로 나타났습니다.
미국의 Children’s National Health System의 소아외과에서 진행한 연구인데요. 여기에서 개발한 소위 Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) 을 이용해서 생물체의 연조직(soft tissue) 를 봉합하는 수술에 관해 연구했습니다.
Children’s National Health System 소아외과에서 개발한
Smart Tissue Autonomous Robot (STAR)
최근 다빈치 등의 기기를 이용한 로봇 수술(robot-assisted surgery, RAS)가 증가하고 있음에도 여전히 연조직(soft tissue) 수술은 조직의 변화 예측이 어려워서 자동화가 어려웠다고 합니다. 하지만 이 연구에서 개발한 STAR 는 NIRF 마커와 3D vision 을 통해서 soft tissue의 3차원적인 움직임을 인식하고, 일종의 인공지능 알고리즘을 통해서 수술 계획을 스스로 세울 뿐 아니라, 수술 도중에도 연조직의 역동적인 움직임에 맞춰서 수술 계획을 실시간으로 수정해나가도록 디자인 되었습니다.
연구진은 이 STAR 기술의 효과성을 증명하기 위해 죽은 돼지의 조직을 문합하는 것 (ex vivo)와 살아있는 돼지 (in vivo end-to-end)의 위장 문합술에 대해서 경험 많은 외과의사가 손으로 문합하는 것 (OPEN), 복강경 수술 (laparoscopy, LAP), 그리고 다빈치를 이용한 RAS 의 세 가지 기존 수술법과 비교했습니다 (아래 그림 참조).
죽은 돼지를 문합하는 (ex-vivo) 것에 대한 여러 수술 방법들의 성과 비교 (출처: Sci Transl Med)
살아있는 돼지의 위장 문합술에 대한 여러 수술 방법들의 성과 비교 (출처: Sci Transl Med)
그 결과 ex vivo 와 in vivo end-to-end 의 경우 모두 STAR 는 기존의 수술 방법들에 비해 대부분 더 나은 성과를 보였습니다. 비교 기준은 봉합한 공간의 일관성 (spacing), 얼마나 압력을 가했을 때 복강경이 새어 나오는가 (leak pressure), 조직에서 바늘을 제거하는 것이 필요했던 실수의 횟수 (number of mistakes), 총 수술 시간 (completion time), 내강의 수축 여부 (lumen reduction) 등이었습니다. 수술 시간의 경우 사람이 손으로 하는 것이 더 빠르긴 했지만, LAP, RAS에 비해서는 STAR가 큰 차이가 없었습니다.
문합이라고 하는 비교적 단순 반복적이고 간단한 수술입니다만, 그동안 로봇으로 자동화하는 것이 어려웠던, 예측할 수 없는 soft tissue 의 변화에 실시간으로 대응하며 사람의 손의 개입이 전혀 없이, 기존의 (사람이 손을 써야 했던) 수술법과 비교 가능할 정도의 성과를 내었다는 것이 이번 연구의 성과라고 할 수 있겠습니다.
연구진은 이런 기술은 외과의사를 대체하기 위한 것은 아니며, 좀 더 나은 시야와 민첩함 등을 통해서 인간 의사의 능력을 확장할 수 있을 것이라고 강조하고 있습니다. 이번 연구에서는 연조직에 대한 자동 수술의 가능성을 보기 위해서 비교적 큰 동물을 대상으로 했지만, 기기를 소형화 한다면 향후 최소 침습 수술 (minimally invasive surgery) 접근도 가능할 것으로 보고 있습니다. 이와 같이 인공지능과 로봇 공학의 접목이 향후 외과의사들의 수술에도 영향을 미칠 수 있을 것 같습니다.
