국내 연구진이 최근 전문의 수련을 위해 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 접목한 수술 보조 장치를 개발했다. 이에 전문의들이 유방암 로봇수술을 AI에게 배우는 상황이 머지않았다는 전망이 나온다.
연세암병원·서울아산병원·의정부을지대병원·고려대안암병원 공동 연구팀은 AI 딥러닝 기술을 로봇 수술기에 접목해 활용할 수 있는 유방암 수술 보조 시스템을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지 《유방암 연구(breast cancer research)》에 게재됐다.
로봇을 이용한 유방암 수술은 8mm의 작은 로봇 팔로 진행한다. 기존의 개방형 수술은 의사의 손과 집기가 들어갈 수 있을 만큼 수술 부위를 넓게 절개하는데, 로봇 수술은 절개 부위가 작아 미용 면에서 환자 만족도가 높은 것으로 알려져 있다.
다만 크기가 작은 로봇 팔을 이용하는 만큼 집도의가 정교한 술기를 갖추기 위한 훈련이 필수적이다. 이와 관련해 연구팀은 유방암 수술에 필요한 피부 판 절개 경계를 정확하게 예측하는 알고리즘을 개발했다. 실제 유방암 로봇수술 영상에서 1초마다 학습 영상을 추출해 수천 장의 이미지를 학습한 뒤 실제 결과로 제시하는 원리다.
연구팀에 따르면 해당 알고리즘은 수술 환자 상태를 실시간 분석하는 동시에 피부 절개 경계선을 정확하게 제공해 수술 안정성을 높일 수 있다. 특히 알고리즘이 제시한 경계선은 유방외과 전문의가 직접 표시한 것과 유사한 수준을 보이기 때문에, 불필요한 조직 손실이나 합병증 가능성을 크게 줄일 수 있을 전망이다.
이번 연구에 참여한 박형석 연세암병원 유방외과 교수는 “유방암 수술 부위는 여성의 자존감과도 연결될 수 있어 최소침습을 통한 로봇수술의 수요가 계속 늘어날 것”이라며 “알고리즘을 통해 신규 전문의들이 효과적으로 훈련할 수 있게 됐다”고 말했다.
유럽에서도 알고리즘 의료기기를 통해 의료진을 돕기 위한 연구가 활발하게 진행 중이다. 최근 이탈리아 공과대학 연구팀은 알츠하이머병과 파킨슨병 등 신경 퇴행성 질환을 예측하는 알고리즘을 개발했다. 뇌 속 단백질 구조를 미리 학습한 뒤, 실시간 분석을 통해 돌연변이 발생 여부나 단백질 구조 변화를 감지하는 방식이다.
또 이스라엘 텔아비브대 연구팀은 면역세포가 항암 치료제에 어떻게 반응하는지를 시뮬레이션할 수 있는 도구를 만들기도 했다. 연구팀은 면역세포가 종양을 공격하는 과정을 항암제가 어떻게 돕는지를 확인하면서 각 세포 유형의 기능을 이해하고, 궁극적으로는 항암 치료 전략을 세울 수 있다고 설명했다.
