바이오인

의료 산업은 인공지능(AI)의 발전으로 인해 상당한 변화를 겪고 있다. 이 기술 혁신은 진단, 치료, 환자 관리 및 행정 업무 등 의료 산업 전체를 아우르는 다양한 측면을 재구성하고 있으며, 향후 AI 기술의 발전이 계속됨에 따라 그 활용 범위는 확장되고, 효과성은 개선될 것으로 기대된다. 리서치 플랫폼 AIPRM에 따르면 2020년부터 2023년까지 의료 분야 AI의 시장 규모는 67억 달러에서 224억 달러로 233% 성장했다. 미국은 의료 분야의 AI를 통해 2030년까지 1022억 달러의 매출을 올릴 것으로 예상된다.

특히 뼈, 관절, 근육 등 근골격계의 손상이나 질환을 치료하는 정형외과 수술에서 AI는 복잡한 절차, 진단, 그리고 수술 후 재활 치료 방식에 혁신을 가져오고 있다. AI의 도입으로 인해 정형외과 수술은 더욱 정밀하고 개인 맞춤화되며, 효율성이 높아지면서 환자들의 치료 결과가 개선되는 결과를 가져오고 있다. 정형외과 수술에서 발휘되는 AI의 이러한 성공은 AI 모델링이 구현하는 진단의 정확성, 맞춤형 치료계획, 영상 분석의 정밀성과 같은 요인에서 기인한다.

AI 진단의 정확성

AI는 의료 분야에서 진단의 정확성을 획기적으로 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있다. AI의 여러 응용 프로그램은 데이터 분석과 패턴 인식 능력을 활용하여 진단 과정에서의 오류를 줄이고, 조기 발견을 가능하게 한다.

AI 알고리즘은 방사선 이미지, MRI, CT 스캔 등 다양한 의료 이미지를 분석하는 데 뛰어난 성능을 발휘하며, 딥러닝 모델은 수천 장의 이미지를 학습하여 질병의 이상 징후를 신속하게 식별할 수 있다. 이러한 과정은 조기 진단을 가능하게 하고, 다양한 출처에서 수집된 방대한 양의 데이터를 통합하여 환자의 병력, 유전자 정보, 생활 습관 등을 분석함으로써 의료 제공자가 환자의 상태를 보다 정교하게 평가할 수 있도록 돕는다. AI는 환자의 이전 데이터와 유사한 사례를 분석하여 특정 질병의 발생 가능성을 예측할 수 있으며, 이는 조기 개입을 가능하게 해 질병이 심각해지기 전에 적절한 치료를 받을 수 있도록 한다. 의료 이미징에서 인간의 뇌 구조를 모방한 인공지능 신경망(Artificial Neural Network·ANN)은 방사선 이미지, MRI, CT 스캔과 같은 의료 데이터를 분석하여 질병의 이상 징후를 신속하고 정확하게 식별해 낸다.

AI가 제시하는 맞춤형 치료계획

인공지능(AI)은 환자의 특성과 필요에 맞춘 맞춤형 치료 계획을 제시하는 데에도 중요한 역할을 하고 있다. AI는 환자의 개인 정보를 바탕으로 다양한 데이터를 분석하고, 이를 통해 최적의 치료 방법을 추천함으로써 의료 제공자가 보다 효과적인 치료를 계획할 수 있도록 지원한다.

AI는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 유사한 환자 사례를 기반으로 맞춤형 치료 계획을 생성한다. 이를 통해 환자의 특성과 유사한 다른 환자들이 어떤 치료 방법으로 좋은 결과를 얻었는지를 분석하고, 이를 바탕으로 최적의 치료 방안을 제안할 수 있다. 이러한 개인 맞춤형 추천은 치료의 효과를 극대화하고 부작용을 최소화하는 데 기여한다.

또한, AI는 예측 분석을 통해 환자의 치료 반응을 사전에 평가할 수 있다. 예를 들어, 특정 치료를 받았을 때의 성공 확률이나 부작용 발생 가능성을 예측함으로써 의료진이 치료 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공한다. 이를 통해 의료진은 환자에게 가장 적합한 치료 계획을 수립할 수 있다.

AI 활용 영상 분석의 정밀성

정형외과 수술은 진단 영상에 크게 의존하며, AI는 이러한 영상에서 패턴을 식별하고 인식하도록 학습될 수 있다. AI 기반 도구는 엑스레이, MRI, CT 스캔과 같은 의료 영상을 인간의 눈보다 더 정확하게 분석해 이 과정을 개선할 수 있다. AI 알고리즘은 골절, 종양, 전방십자인대 파열이나 반월상연골 파열 같은 스포츠 손상, 회전근개 파열 등의 이상을 분석하고 감지할 수 있다.

AI는 임플란트의 식별 및 위치 평가, 부작용 위험 평가에도 사용되고 있다. 초기 AI 모델은 전방십자인대 파열 여부와 같은 단일 이상에 집중했다면 최신 알고리즘은 영상을 통해 치료 성공 여부를 예측하고, 수술적 복구나 재건을 평가하며, 재부상 위험까지 정량화할 수 있다. 이러한 학습된 AI 모델들은 이미 영상의학 전공의들보다 더 정확하다는 평가를 받고 있으며, 근골격계 영상 전문 영상의들과 비교해도 유사한 정확도를 보이고 있다.

스트라이커(Stryker)의 마코(Mako) 로봇팔

미국에 본사를 둔 글로벌 의료기기 회사 스트라이커(Stryker)의 마코(Mako) 로봇팔은 인공 관절 치환 수술, 특히 고관절 및 무릎 관절 성형술에서 AI를 활용하여 정형외과 수술을 지원하는 최첨단 시스템이다. 이 시스템은 첨단 로봇 기술과 AI를 결합하여 수술의 정밀성을 높이고, 수술 결과를 최적화하며, 환자의 회복을 개선하는 데 기여하고 있다.

마코 로봇팔의 핵심 기능 중 하나는 수술 전 단계에서 AI를 사용하는 능력이다. 수술 전, 시스템은 CT 스캔 데이터를 활용해 환자의 해부학적 구조를 상세히 시각화하여 3D 모델로 생성한다. AI 알고리즘은 이 모델을 분석하여 환자의 독특한 해부학적 구조와 생체역학을 고려한 최적의 임플란트 위치와 정렬을 제안한다. 이러한 개인 맞춤형 계획은 임플란트가 관절의 자연스러운 움직임을 모방할 수 있는 최적의 위치에 배치되도록 해 수술을 성공으로 이끈다.

[자료: Stryker]

수술 중 단계로 넘어가면 마코 로봇팔은 실시간 피드백과 가이드를 통해 외과 의사를 지원한다. 외과 의사가 로봇 팔을 직접 조작하긴 하지만, AI 기반 소프트웨어는 수술 도구가 사전에 계획된 범위 내에서 정확하게 작동하도록 돕는다. 만약 의사의 손이 계획된 영역을 벗어나면, 로봇 시스템이 저항을 주거나 움직임을 수정하여 오류를 방지하고 주변 조직의 손상을 최소화한다.

이 실시간 AI 가이드는 뼈 절단과 임플란트 배치를 매우 정밀하게 진행할 수 있도록 도와준다. 이는 고관절과 무릎 치환 수술에서 특히 중요한데, 미세한 정렬의 차이도 합병증을 유발하거나 재수술이 필요할 수 있기 때문이다. 마코 시스템은 수술 중 발생하는 해부학적 변화를 반영하여 수술 도중에도 정확성을 유지할 수 있다.

[자료: Stryker]

존스 홉킨스 대학의 자율 수술 로봇: STAR

스마트 조직 자율 로봇(Smart Tissue Autonomous Robot, STAR)도 수술 분야에서 로봇 보조 수술의 중요한 발전을 나타낸다. 존스 홉킨스 대학교의 연구진이 개발한 STAR는 복잡한 수술 작업을 높은 정밀도와 자율성으로 수행하도록 설계되어 환자 결과를 개선하고 인간 외과의사와 관련된 변동성을 줄이는 것을 목표로 한다. STAR는 고급 이미징 기술을 갖추고 있어 수술 부위를 시각화하고 연조직의 동적인 환경에 적응할 수 있다. 이 로봇은 조직, 봉합사 및 기타 구성 요소를 매우 정확하게 조작할 수 있는 특수 수술 도구를 사용하며, 유연성과 정밀성을 강조한 설계로 섬세한 절차에 적합하다. STAR는 2022년 사람의 안내 없이 돼지의 복강경 수술을 시행했으며, 이는 사람을 대상으로 한 완전 자동화 수술을 향한 중요한 단계였다.

STAR의 주요 특징 중 하나는 바로 자율 기능이다. 기존의 로봇 시스템은 인간 조작자의 지속적인 입력을 필요로 하지만, STAR는 특정 수술 작업을 독립적으로 수행할 수 있다. STAR는 이전 수술에서 학습한 데이터를 바탕으로 머신 러닝 기법을 사용하여 다음 수술에선 성능을 더욱 향상시킨다. 이러한 적응성 덕분에 로봇은 수술 중 발생한 예상치 못한 문제를 처리할 수 있어 수술 성공의 신뢰성을 높인다. STAR는 봉합 및 상처 봉합과 같은 연조직 수술에서 특히 유망한 결과를 보여주며, 이러한 작업을 자동화함으로써 절차를 표준화하고 수술 시간을 단축하며 합병증 위험을 최소화할 수 있다. 또한, STAR는 훈련 시나리오에서도 활용될 수 있어 외과 수련생들이 통제된 환경에서 기술을 연습하고 개선할 수 있도록 도와준다.

[자료: Johns Hopkins University]

정형외과 수술에서 AI의 한계

AI는 정형외과 수술의 정밀도와 결과를 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 여러 가지 주요 한계도 있다. 가장 큰 문제 중 하나는 데이터의 품질과 가용성이다. AI 시스템은 고품질의 포괄적인 데이터셋을 필요로 하지만, 정형외과 데이터는 이미지 품질이나 보고 기준이 일관되지 않을 수 있다. 또한, 희귀 질환에 대한 데이터셋이 부족할 수 있어 AI 모델이 다양한 환자 집단에 걸쳐 일반화되는 데 어려움을 겪는다.

또한 AI 모델은 효과를 유지하기 위해선 지속적인 유지·보수와 적응이 필요하다. 모델 드리프트(예측이 시간에 따라 정확성이 떨어지는 현상)와 같은 문제는 정기적인 업데이트와 재훈련을 요구한다. AI 도입에 드는 비용과 자원 배분 문제도 있다. 개발, 획득 및 유지보수 비용이 상당할 수 있으며, 자원이 제한된 환경에서는 장벽이 될 수 있다. 의료진 교육도 AI 도구의 최대 활용을 위해 필수적이다.

미래 전망 및 시사점

정형외과 수술에서 AI 기술의 미래는 매우 밝고 혁신적인 변화를 예고하고 있다. AI 기술의 발전에 따라, 수술의 정확성과 효율성은 크게 향상될 것으로 기대된다. 특히, AI는 정밀 진단, 개인 맞춤형 치료 계획 수립, 수술 중 실시간 지원 등에서 중요한 역할을 할 것이다. 향후 AI 시스템은 더욱 향상된 데이터 분석 능력과 알고리즘을 바탕으로, 수술 전후의 예측 및 의사결정을 더욱 정교하게 지원할 수 있을 것이다. 이는 궁극적으로 수술의 성공과 환자의 만족성 제고로 이어질 것이다.

그러나 이러한 발전과 함께 데이터 품질, 윤리적 문제, 그리고 규제에 대한 철저한 검토가 필요하다. KOTRA 로스앤젤레스 무역관이 인터뷰한 AI 솔루션 업계 종사자 B는 “AI가 수술 계획이나 절차에 관여하였을 때 AI 시스템의 오류로 인한 문제가 발생하였다면 누구에게 책임을 물어야 하는지에 대한 논의가 충분히 이뤄져야 할 것”이라고 밝혔다. AI 시스템이 효율적이고 공정하게 작동하도록 보장하기 위해서는 지속적인 연구와 개선이 필요하며, 이를 통해 AI가 정형외과 수술 분야에서 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 있을 것이다.