의료 분야의 인공지능(AI) 도입, 의사와 환자 모두에 대한 부담 경감 기대

내부 의료 절차에서 의료 바늘을 배치하는 데 인공지능(AI)을 활용함으로써 의사와 환자의 부담을 줄일 수 있는 가능성이 제시됐다.

유타 대학교의 컴퓨터 과학자가 공동 저자 중 한 명인 최신 연구는 점점 더 빠르게 은퇴하는 의료 전문가와 인구의 고령화로 인해, 향후 10년 내에 자격을 갖춘 의료 전문가와 외과 의사의 수요가 두 배로 증가할 것으로 예상되는 가운데 이루어졌다.

이는 의사와 환자 모두에게 점점 더 큰 스트레스를 주고 있으며, 이 문제 해결을 위한 아이디어들이 제안되고 있다.

유타 대학교의 앨런 쿤츠 교수는 의사들이 수술하는 동안 컴퓨터 단층 촬영(CT), 초음파, 자기 공명 영상 등에 의해 생성된 이미지를 기반으로 수행해 온 전통적인 방법에 AI를 결합함으로써 정밀한 수술을 새롭게 가능하게 하는 다양한 방법을 탐구하고 있다.

“AI는 모든 작업을 수행하는 단일하고 지능적인 주체가 아닌, 특정 수술 절차의 일부에서 기능을 개선할 수 있도록 도와주는 기술이다”라고 쿤츠 교수는 말했다.

그의 연구실 팀은 외과 의사들의 역량을 향상시키기 위한 차세대 자율 도구 세트를 개발 중이며, 이는 수술실에서 의사의 역할을 대체하는 것이 아닌 보완하는 역할을 한다.

쿤츠 교수는 “우리가 하려는 것은 외과 의사와 개입 의사의 환자당 작업 부담을 줄이는 것”이라며 “AI는 접근성을 확대하고, 우리가 접근성을 잃고 있는 세상에서 중요한 장점이다”라고 강조했다.

그와 공동 저자들은 침습적 외과 수술에서 가장 널리 사용되는 기구인 의료 바늘을 배치하는 데 대한 네 가지 AI 지침 프레임워크를 수립했다.

이들 의료 바늘은 목표 약물 전달 및 생검 추출 등 광범위한 절차에 필요하다.

노스캐롤라이나 대학교의 론 알테로비츠 교수는 “AI와 로봇 공학의 발전은 의료 절차에 대한 AI 유도 및 로봇 자동화의 정도를 증가시킬 것”이라고 말했다.

이 프레임워크의 구성 요소는 해부학 인식, 모션 계획, 기구 상태 인식 및 동작 수행으로 나뉘며, 이는 기본 지원에서 완전 자율성까지 다양한 자율성 스펙트럼에서 적용될 수 있다.

쿤츠 교수는 “AI 관점에서 해부학을 인식하는 것은 의료 이미징이나 카메라 이미지를 통해 자동으로 구조를 파악하는 것”이라고 설명했다.

이 프레임워크는 AI 통합 도구가 바늘 배치에 가치를 더하는 위치와 인간 감독이 필수적인 곳을 명확히 하고 있다.

애플리케이션은 이미지 분할, CT 기반 목표 및 장애물 식별, 수동으로 그린 삽입 경로 및 곡선 제약을 가진 스티어러블 바늘이 충돌 없는 경로를 따르는 샘플링 기반 계획자 등을 포함하고 있다.

이 연구는 성과 이점과 잠재적 위험 요소를 식별하여 엔지니어가 각 작업 흐름에 대한 ‘가드레일’을 구축할 수 있도록 하고 있다.

쿤츠 교수는 “첫 번째 핵심 포인트는 AI가 바늘을 사용하는 개입에 있어 ‘로봇에 바늘을 주고 저절로 하게 하라’는 단순한 개념이 아닌 매우 세밀하다는 점이다”라고 말했다.

“두 번째는 이러한 세밀한 접근 방식으로 AI 기술을 부분적으로 포함한 중간 단계를 만들 수 있다는 점으로, 전체 시스템이 다른 경계 없이 AI 기술에만 의존하지 않도록 할 수 있다”고 강조했다.

쿤츠 교수의 연구실에서는 수술 도구의 침습성을 줄이는 방법을 탐구하며, 안전 기준을 준수하는 데 중점을 두고 있다.

그들의 연구는 주로 외과용 바늘에 집중되어 왔지만, 최근에는 복강경 수술 등의 다른 응용 분야로 확대되고 있다.

새로운 도구들은 AI를 활용하여 이미지 처리 및 안내를 개선함으로써 더욱 자율적이고 정밀하며 효율적인 수술 도구로 발전하고 있다.

이들은 로봇 플랫폼에 통합되어, 경우에 따라 외과 의사가 콘솔을 통해 제어하거나 독립적으로 작업할 수 있도록 설계되고 있다.

“이 장치는 몸 안에 포트를 통해 들어가며, 삽입 지점을 이동하지 않도록 설계되었다”고 쿤츠 교수는 설명했다.

“그것은 그 지점을 중심으로 회전하며, 체내에서 조직을 조작할 수 있도록 작은 손목을 갖추고 있다.

더 작은 크기로 인해 덜 침습적이고 수술자에게 더 편리하며, 환자의 민감한 부위를 피할 수 있도록 조향이 가능하다”고 말했다.

쿤츠 교수는 “우리는 스티어러블 바늘을 사용하여 뇌와 폐의 깊은 부위에 접근할 수 있다”며 “이 바늘은 몸 안에서 곡선으로 지나갈 수 있으며, 혈관이나 기타 장애물을 피하면서도 목표에 도달할 수 있다”고 덧붙였다.

AI 보조 외과 로봇 기술의 연구 및 개발은 건강 관리 시스템에서의 여러 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있으며, 인력 부족, 소진 감소 및 환자 안전 향상을 위해 힘쓰고 있다.

좁은 정의의 작업 흐름에 집중하고 인간 검증이 포함된 접근 방식을 통합함으로써 이러한 AI 강화 도구들은 다양한 절차에 걸쳐 책임감 있게 배치될 수 있다.

“AI가 있는 의료 바늘: 자율 로봇 내비게이션으로의 진전을 향해”라는 제목의 연구는 7월 9일 Science Robotics에 발표되었다.

이 연구는 국립 보건원(NIH)과 국가 과학 재단(NSF)의 지원을 받았다.

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이미지 출처：attheu