미래컴퍼니(대표 김준구)는 지난 4월 28일부터 5월 1일까지 미국 시카고에서 개최된 미국 비뇨기과학회(American Urological Association, AUA) 정기 학술대회에서 열린 공학·비뇨의학 분과(Engineering and Urology Society, EUS) 제 36회 연례회의에서 수술로봇 레보아이(Revo-i)를 활용한 논문을 발표했다고 4일 밝혔다.

지난 1902년 설립된 AUA는 유럽비뇨기과학회(European Association of Urology, EAU)와 함께 비뇨의학과 분야에서 최고 권위를 인정받는 학회로 2만3000명 이상의 회원을 보유하고 있다. EUS는 AUA에 속한 분과로서 엔지니어, 물리학자 및 비뇨의학과 전문의가 협력하여 비뇨의학 분야의 신기술 개발 및 적용을 고취하는 것을 목표로 한다.

미래컴퍼니 수술로봇부문 김형주 연구소장은 30일 열린 EUS 제 36회 연례회의에서 ‘레보아이의 서브블록 분석 기능을 이용한 비영상 수술데이터의 머신러닝 분석’(De-Novo Method of Surgical Data Analysis using Revo-i Sub-Block Analyzer in Classifying the Procedure Characteristic without Imaging Data)을 주제로 한 논문을 발표했다.

수술데이터 분석에는 수술 영상이 사용되는게 일반적이다. 이때 고용량의 영상 데이터 분석을 위해서는 고성능의 컴퓨팅 파워가 필요하며 인공지능 학습에 필수적인 영상 정보에 대한 라벨링 업무 등에 많은 시간과 비용이 소요된다.

이와 비교했을 때 김형주 연구소장이 개발한 분석 기법은 레보아이 '서브 블록 분석기(Sub-Block Analyzer)' 소프트웨어를 사용해 3차원 공간 단위로 분류된 수술데이터로부터 주요 데이터를 추출하고 머신러닝 알고리즘을 활용해 분석하여 영상 정보의 라벨링 같은 전처리 과정없이 수술데이터를 효율적으로 판별할 수 있다.

미래컴퍼니는 향후 이 소프트웨어를 통해 수술로봇 사용 의료인들이 좀더 직관적이고 용이하게 수술 데이터 인공지능 분석을 할 수 있도록 지원한다.

김형주 연구소장은 “기존에는 수술데이터가 비정형적이고 정량화하기 어려운 특성 때문에 수집과 분석이 어려웠지만, 수술로봇이 개발되면서 다양한 형태로 데이터를 수집하고 분석하는 행위가 가능해졌다”며 “이번 논문은 개발초기 단계 이지만 수술데이터를 비영상 데이터로 효율적으로 저장, 분석할 수 있도록 돕는 레보아이 서브블록 분석 기능의 유효성을 입증한 초기연구라는 점에서 의의가 있다. 앞으로 효율적이고 다양한 수술로봇 인공지능에 도움이 될 수 있도록 좀더 개선, 발전시킬 예정이다”라고 했다.