로봇 수술 현장에서 인공지능(AI)을 활용하려는 연구가 확대되고 있다. 수술 영상을 실시간으로 분석해 절제 경계를 안내하는 AI 기반 수술 내비게이션 기술이 개발돼 다기관 검증 연구 결과가 발표됐다.

삼성서울병원 유방외과 유재민·박웅기 교수와 이식외과 유진수·오남기 교수 연구팀은 로봇 유두보존 유방절제술에서 절제면을 안내하는 AI 기반 수술 내비게이션 시스템을 개발했다. 연구팀은 외부 기관 수술 영상으로 검증을 진행해 다른 기관에서도 유사한 성능을 확인했다고 밝혔다.

로봇 유두보존 유방절제술은 겨드랑이 부근에 작은 절개를 한 뒤 로봇 팔을 이용해 유두와 피부를 보존하면서 유방 조직만 제거하는 수술 방식이다. 절개 부위가 작아 미용적 장점이 있지만 촉각 정보가 전달되지 않아 수술 중 조직 경계를 파악하기 쉽지 않다는 특징이 있다.

일반 수술에서는 의사가 손끝 감각으로 조직의 경계를 확인할 수 있지만 로봇 수술에서는 화면에 보이는 영상 정보에 의존해야 한다. 특히 피부 바로 아래 지방층과 유선 조직의 경계를 정확히 구분하는 과정이 쉽지 않다. 너무 얕게 절제하면 유방 조직이 남을 수 있고, 너무 깊게 절제하면 피부로 가는 혈류가 손상될 가능성이 있다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 수술 영상을 분석하는 AI 모델을 개발했다. 수술 중 촬영되는 영상을 AI가 실시간으로 분석해 지방층과 유선 조직의 경계, 즉 절제면을 화면에 표시하는 방식이다.

AI 모델 개발을 위해 연구팀은 삼성서울병원에서 시행된 로봇 유방절제술 29건의 수술 영상에서 1,996개의 프레임을 추출해 학습 데이터를 구축했다. 유방외과 전문의들이 각 영상에서 절제면을 표시한 뒤 이를 기반으로 AI 모델을 학습시켰다.

삼성서울병원 데이터로 진행한 내부 검증 결과 AI 모델의 정확도(DSC)는 74.0%였다. 이어 삼성창원병원에서 시행된 8건의 수술 영상으로 외부 검증을 진행한 결과에서도 70.8%의 성능을 보였다. 다른 기관에서 촬영된 수술 영상에서도 AI 모델이 유사한 성능을 보였다는 설명이다.

다만 이번 연구는 총 37건의 수술 영상 데이터를 기반으로 진행된 만큼 실제 임상 환경에서의 활용을 위해서는 더 큰 규모의 후속 연구가 필요하다.

연구 결과는 유럽외과종양학회 공식 학술지 ‘European Journal of Surgical Oncology’에 게재됐다.

연구팀은 앞서 복강경 생체 간 이식 수술에서도 AI 기반 수술 내비게이션 기술을 개발해 국제 학술지 ‘Scientific Reports’에 발표한 바 있다. 당시 연구에서는 세 개 기관의 수술 영상 48건을 분석해 간 주변 혈관 구조와 안전한 박리면을 표시하는 AI 모델을 제시했다.

유재민 교수는 로봇 유방절제술에서 AI 내비게이션 시스템을 개발하고 외부 기관 검증까지 진행했다고 설명했다. 이어 “AI가 수술 중 실시간으로 안전한 절제면을 안내해 수술의 정밀도와 안전성을 높이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다.

유진수 교수는 “향후 다양한 최소침습 수술에 AI를 접목해 환자에게 도움을 줄 수 있도록 연구를 이어갈 것”이라고 말했다.