세계적으로 외과의사 부족 현상이 심하다. 매년 143만 명의 사람들이 수술을 받지 못하고 있고 50억명이 안전하고 저렴한 외과 서비스에 접근이 안되는 상황이다. 외과의사를 양성하는 것은 비용과 시간이 많이 든다.

'파이낸셜타임즈'는 이같은 상황에서 자율형 로봇이 의학적 절차를 표준화하고 최선의 실행을 보장할 뿐 아니라 많은 의학적 수술을 가능하게 하는 대안이라고 보도했다. 물론 완전한 로봇 외과의사는 아직 멀었지만 연구자들은 인공지능, 머신러닝, 증강현실을 이용해 인간 외과의 훈련을 돕고 수술장에서 더 많은 도움을 줄 수 있다고 확신한다.

한 가지 접근법은 데이터 및 알고리즘을 사용해 이를 정의하는 작업의 인지 과정에 중점을 두는 것이다. 여기서 기계적인 과정은 핵심이 아니다. 런던과 북미에서 사업을 하고 있는 기술 회사인 디지털 서저리(Digital Surgery)가 이 방식을 취한다. 디지털 서저리 공동창업자겸 CEO인 장 네메(Jean Nehme)는 “로봇은 훈련과 경험을 바탕으로 전문 외과의사들의 뇌에서 일어나는 의사결정을 이해하는 것이 중요하다”고 말한다.

전세계적으로 부족한 외과 의사, 로봇이 대안

2012년 디지털 서저리는 수술을 선형적인 순서가 있는 이벤트로 간주하고 외과의사들이 실제 수술을 위해 연습하고 훈련하는 데 사용할 수 있도록 데이터를 시뮬레이션된 그래픽으로 결합한다. 50만 명 이상의 외과의사를 포함한 약 350만명의 사람들이 이 앱을 다운로드 받았다. 연구결과에 따르면 이같은 방법은 수술실에서의 성과를 향상시키는 것으로 나타났다.

지난해 디지털 서저리는 카메라를 사용해 의사들의 행동을 관찰하고, 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하고, 인공지능 알고리즘에 정보를 제공함으로써 다음 단계를 예측할 수 있게 했다. 과정이 진행되면서 잠재적인 위험과 필요한 수술 도구를 표시하기 위해 두 개의 화면이 사용된다. 데이터는 후속 작업을 개선하는 데 사용된다. 실험은 2019년에도 이어진다. 연구팀은 외과의사에게 정보를 표시하고 환자의 몸에 이미지를 직접 투사하도록 마이크로소프트 홀로렌즈(Microsoft HoloLens) 헤드셋 사용을 모색하고 있다.

카메라를 이용해 의사들 행동 관찰, 분석

임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)에서 일반, 복강경 및 비만 치료를 담당하는 수석 강사 겸 컨설턴트인 산제이 푸르카야사(Sanjay Purkayastha)는 또 다른 선구자다. 그는 “카메라는 외과의사가 하는 모든 것을 기록한다”고 말한다. "아무리 훌륭한 외과의사라도 수술을 많이 하게 되면 잘못된 수술을 하는 것이 일부 불가피하다. 우리는 이런 실수로부터 배우고 싶고 매번 같은 방식으로 일을 해내면서 더 나은 결과를 내고 싶다”고 덧붙인다. 푸르카야사는 연습생들이 자신의 절차에 대해 더 잘 이해하고 참여하도록 디지털화된 정보의 사용을 시범적으로 보여주고 있다. 그리고 그의 팀과 함께 할 때 무엇을 더 기대할 수 있을지 확인시켜준다.

센서기술로 압력에 대한 연구도 진행

그러나 외과의사의 손동작 이미지를 기록할 수 있다 해도 카메라는 그들이 얼마나 세게 누르고 있는지, 얼마나 단단히 잡고 있는지, 얼마나 빨리 방향을 바꾸고 있는지를 측정할 수 없다. 이 부분은 스탠포드대학교의 기술 지원 임상센터의 책임자인 칼라 푸(Carla Pugh) 교수의 연구에서 중점적으로 다뤄지고 있다. 푸 교수는 모의 시술에서 외과의사의 손 움직임의 힘과 속도를 추적하기 위해 센서를 사용하고 있다. 초기 애플리케이션이 트레이닝 중에 있다고 그녀는 말한다.

그녀는 “목표는 누군가가 탈장 치료 같은 절차에 손을 사용하는 방법에 있어 최소한의 역량을 충족했는지 알 수 있도록 하는 것”이라고 말한다. 사실 육안으로도 얼마나 부드럽게 혹은 빨리 움직이는지만 봐도 어떤 사람이 다른 사람보다 절차를 훨씬 더 잘 수행한다는 사실을 쉽게 알 수 있다. 문제는 이같은 시각적 관찰을 학습 목표로 전환할 수 없다는 점이다. 훈련생들에게 좀 더 부드럽게 움직이라고 말할 수는 있겠지만 그렇게 한다고 해서 신체역학과 그 수행방법을 이해할 수 있는 상세한 측정 기준을 제공해주는 것은 아니기 때문이다.

푸 교수는 동작 추적 센서를 사용해 가령 시뮬레이션 된 탈장 치료에서 연습생 외과의사들이 어떻게 이 도구를 사용하는지 테스트하고 있다. 이를 통해 각 단계의 모범 사례와 비교하여 개선이 필요한 부분을 파악할 수 있다.

촉각 기능 미흡한 로봇의 한계 보완해야

런던의 로얄 브롬톤(Royal Brompton)과 헤어필드 트러스트(Harefield Trust)의 흉부외과 의사이자 기계적인 지원 책임자인 리처드 트림렛(Richard Trimlett)은 "올림픽 선수들처럼 그들이 스스로 일상적으로 개선이 필요한 곳을 이해할 때까지 반복해서 연습할 수 있다. 이것이 외과의사들을 훈련시키는 목표이다. 다음 단계는 실제 작업에 센서를 사용하는 것이다. 압력을 측정할 수 있다는 것은 더 나은 수술 로봇을 만드는데 도움이 된다”는 것이라고 말한다.

그는 “현재의 로봇 세대는 촉각 감각이 부족해 기대를 충족시키지 못하고 있다"고 말한다. 현재 의료 로봇공학은 외과의사들이 작은 절개를 통해 로봇 팔로 미세한 작업을 수행하도록 하는 콘솔과 핸드 컨트롤 장치가 흔한 형태이다. 트렘릿은 “로봇은 고화질의 시력과 정교한 제어력을 제공하지만 조직을 잡아당기거나 줄을 묶어 어떤 것을 손상시키는 것은 전혀 느낄 수 없다”고 말한다.

결과적으로 이는 심각한 한계로 대부분의 작업을 너무 어렵게 만든다. 로봇 외과의사들은 영국의 수트루(Sutrue)에서 개발한 봉합 장치와 같은 더 좋은 도구가 필요하다. 회전하는 곡선 바늘을 이용해 한 번의 동작으로 스티치를 할 수 있고 모서리를 따라 작업하고 매듭을 묶을 수 있다. 아직 규제 당국의 승인을 얻지 못한 이 장치는 바늘을 꿰매는 데 걸리는 평균 시간을 기존 25초에서 1초 이내(1/3초)로 줄인다. 그것은 한 손으로 인간 외과의사에 의해 사용될 수 있고, 다른 한 손은 어떤 것을 자유롭게 할 수 있어 로봇 수술의 능력을 증가시킬 수 있다.