인공지능(AI) 기술을 접목한 로봇 시스템이 비디오 영상을 통해 외과 수술 방법을 훈련하고, 수술을 성공적으로 수행했다.  

인간 의사가 수술을 집도하려면 수년간의 집중적인 연구와 꾸준한 노력이 필요하지만, 로봇은 오늘날의 AI 기술을 통해 이를 더 쉽게 습득할 수 있을 것으로 보인다.

미국 존스홉킨스 대학(JHU)과 스탠포드 대학의 연구진이 개발한 로봇 수술 시스템은 수술 과정을 담은 비디오를 통해 훈련하는 것만으로 인간 의사만큼 능숙하게 여러 수술 작업을 수행하도록 훈련된 것이다. 연구 결과는 JHU 공식 홈페이지에 소개됐다.

게시글에 따르면 연구진은 이 연구에서 다빈치 수술 시스템을 활용했다. 이는 일반적으로 해부, 흡입, 혈관 절단 및 봉합과 같은 작업을 위한 기구를 조작하는 팔이 달린 로봇을 외과 의사가 원격으로 조작하는 시스템이다. 이 시스템은 외과의에게 훨씬 더 큰 제어력과 정밀도를 확보하고, 수술대 위의 환자를 자세히 들여다볼 수 있는 기능을 제공한다. 최신 버전의 로봇 수술 시스템 가격은 200만 달러(약 28억원) 이상으로 추정되며, 액세서리, 멸균 장비 또는 훈련 등은 별도다.

연구진은 모방 학습이라고 알려진 머신러닝을 사용하여 다빈치 수술 시스템이 수술 과정과 관련된 세 가지 작업, 즉 바늘 조작, 신체 조직 리프팅, 봉합을 스스로 수행하도록 훈련했다.

이 외과 로봇 시스템은 인간 의사가 할 수 있는 것처럼 수술을 잘 수행했을 뿐만 아니라 스스로 실수를 바로잡는 법도 배웠다. 연구원인 악셀 크리거 JHU 교수는 "예컨대 바늘을 떨어뜨리면 자동으로 집어 올려 수술을 계속한다. 사람이 가르쳐서 한 게 아니다"라고 설명했다.

연구진은 챗GPT와 같은 생성형 AI 챗봇이 구축된 머신러닝 아키텍처와 모방 학습을 결합해 AI 모델을 훈련했다. 일반 챗봇은 텍스트로 작업하도록 설계된 반면, 이 모델은 숫자나 방정식과 같은 수학적 요소로 동작을 설명하는 데 사용되는 언어인 운동학을 통해 수술 시스템의 팔 동작을 지시한다. 모델은 수술 과정 중에 다빈치 로봇의 팔에 부착된 손목 카메라로 녹화된 수백 개의 비디오를 사용해 훈련됐다.

연구진은 이 모델이 수술 로봇의 동작을 지시하는 데 필요한 모든 단계를 수동으로 코딩하는 기존 방법보다 훨씬 더 빠르고 쉽게 모든 유형의 수술 절차를 수행하도록 로봇을 훈련시킬 수 있다고 주장했다.

이는 자동화된 수술을 더 빨리 현실화하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. 크리거 교수는 "새로운 모델의 장점은 다양한 절차의 모방 학습만 수집하면 며칠 안에 로봇이 이를 학습하도록 훈련시킬 수 있다는 것"이라며 "이를 통해 의료 실수를 줄이고 더 정확한 수술을 수행하는 동시에 자율성이라는 목표를 가속할 수 있다"고 밝혔다.

이 연구는 최근 몇 년 동안 로봇 지원 수술 분야에서 가장 큰 혁신 중 하나로 꼽힌다. 복잡한 수술에 사용할 수 있는 자동화된 장치가 몇 가지 있는데, 예를 들어 심혈관 수술을 위한 코린더스(Corindus)의 코패스(CorPath) 시스템이 그렇다. 그 기능은 일반적으로 해당 수술의 특정 단계에만 제한된다.

크리거 연구팀은 과거 수술 작업을 자동화하는 다른 접근 방식도 연구했다. 연구진은 2022년, 스마트 조직 자율 로봇(STAR)을 개발했다. 구조적 광(光·빛) 기반 3차원 내시경과 머신러닝 기반 추적 알고리즘의 안내를 받는 로봇은 인간 의사의 개입 없이 돼지 장의 양쪽 끝을 봉합했다.

JHU 연구진은 현재 모방 학습 방법으로 로봇이 전체 수술을 수행할 수 있도록 훈련시키는 작업을 진행하고 있다. 로봇이 외과의를 완전히 대체하는 데는 몇 년이 걸릴 수 있지만, 이와 같은 혁신을 통해 환자들은 복잡한 치료를 더 안전하고 쉽게 받을 수 있을 것으로 기대된다.