음성 지시 따라 수술…돼지 담낭 제거한 로봇

작성일 07-10

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 <img alt="로봇이 사람의 음성으로 지시를 받으며 담낭 제거 수술을 수행하고 있다. Credit Ji Woong (Brian) Kim" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/10/dongascience/20250710175738115tzhb.png" data-org-width="680" dmcf-mid="Wrr6ydKGvS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/10/dongascience/20250710175738115tzhb.png" width="658">
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 로봇이 사람의 음성으로 지시를 받으며 담낭 제거 수술을 수행하고 있다. Credit Ji Woong (Brian) Kim
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 사람의 말을 이해하고 지시에 따라 여러 단계의 수술을 스스로 수행하는 로봇 기술이 개발됐다. 로봇은 돼지의 담낭을 제거하는 복강경 수술에서 외과의사의 개입 없이 처음부터 끝까지 수술 전 과정을 자율적으로 완수했다.
 이번 연구에선 로봇에 '단계적 자율성'이라는 새로운 개념을 구현하는 데 성공했다. 연구팀은 자율 수술 시스템의 의료현장 적용 가능성을 한층 앞당긴 전환점이 될 수 있다고 자평했다.
 10일 학계에 따르면 김지웅 미국 존스홉킨스대 박사후연구원 연구팀은 수술 절차 전체를 여러 개의 ‘하위 작업’으로 나누고 이를 언어 지시로 관리하는 계층형 프레임워크(구성체계) ‘SRT-H’를 고안했다. 이를 적용한 로봇이 돼지 담낭 제거 수술에 성공했다. 연구 결과는 국제학술지 '사이언스 로보틱스'에 9일(현지시간) 게재됐다.
 자율 수술 로봇은 단순 반복 작업을 수행하는 기존 자동화 기술과 달리 수술 전 과정을 스스로 계획하고 실행해야 한다. 복강경 수술처럼 환자의 조직 구조가 다양하고 출혈로 인해 시야가 제한되는 환경에선 고도의 판단력과 조정 능력이 더욱 요구된다. 지금까지 개발된 로봇 시스템은 한두 가지 동작을 자동화하는 수준에 머물렀고 실제 수술 환경의 복잡성을 감당하기에는 한계가 있다.
 연구팀이 개발한 프레임워크는 자연어로 수술 단계에 대한 지시를 내리는 동시에 실제 로봇 팔의 움직임을 설계한다. 예를 들어 “담관을 식별하고 클립을 부착한 후 절단하라”는 지시를 주면 로봇은 이를 이해하고 최적의 위치를 탐색한 뒤 정밀한 손동작을 수행하는 식이다. 수술 도중 예상치 못한 상황이 생기면 로봇이 스스로 판단해 움직임을 교정할 수 있도록 설계됐다.
 이번에 개발된 프레임워크는 실제 수술용 로봇 '다빈치'에 적용돼 성능이 검증됐다. 실험에선 돼지의 담낭을 절제하는 복강경 수술 가운데 ‘클리핑 및 절단’ 단계가 수행됐다. 이 수술 과정은 담관과 동맥을 식별한 뒤 각각 클립을 부착하고 절단하는 고난도 과정으로 총 17단계로 나뉜다. 
 연구진은 총 8개의 돼지 담낭 샘플을 활용해 모든 과정을 완전 자율 모드로 시행했다. 그 결과 모든 실험에서 성공률 100%를 기록했다. 실험 내내 사람의 개입은 단 한 차례도 없었다.
 로봇은 수술 속도 면에서는 인간 외과의사보다 다소 느렸지만 움직임은 더 부드럽고 경로는 더 짧았다. 수술 경로란 클립을 붙이기 위해 기구를 어느 위치로 어떻게 움직일지를 뜻한다. 사람이 조작할 때보다 로봇이 설계한 경로가 더 효율적이었다. 복잡한 수술 환경 속에서도 로봇이 스스로 판단하고 유연하게 대응할 수 있음을 보여준 것이다.
 연구팀은 “이번 연구는 로봇이 수술 과정을 하나의 묶음이 아니라 세부 단계로 인식하고, 이를 언어 지시로 받아들이며 오류까지 스스로 수정할 수 있음을 입증했다”며 “자율 수술 시스템이 실제 임상에 적용될 수 있는 기반 기술로 평가할 수 있다”고 밝혔다.
 자율 수술 기술이 널리 확산되기 위해선 넘어야 할 산이 많다. 수술 로봇이 더 많은 상황을 학습하고 능동적으로 판단하려면 대량의 고품질 데이터가 필요하다. 실제 환자 수술 영상이나 의료 데이터는 개인정보 보호 문제로 공개가 어렵고 인공지능(AI) 훈련용으로 활용하는 데 한계가 있다.
 전문가들은 실제 환자 대신 가상 수술 시뮬레이션 데이터를 사용하는 방안을 제안한다. 또 공장 로봇에서 사용하는 다지점 조작 데이터를 의료 영역에 응용하는 방안도 가능하다고 말한다.
 다지점 조작 데이터는 로봇이 두 개 이상의 도구를 동시에 조작한 과정을 기록한 자료다. 예를 들어 공장용 로봇이 한 손으로 부품을 잡고 다른 손으로 조립하는 작업을 수행할 때 그 움직임과 힘, 경로 등을 정밀하게 기록한 데이터다. 전문가들은 수술 역시 양손 조작이 핵심이기 때문에 이런 산업용 데이터를 의료 로봇에 활용하면 환자 데이터를 사용하지 않고도 자율 수술 능력을 효과적으로 향상시킬 수 있다고 본다.
 실제 산업용 로봇의 학습 모델을 수술용 로봇에 적용하면 별도의 환자 데이터 없이도 유사한 맥락에서 AI 성능을 끌어올릴 수 있다는 이야기다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1126/scirobotics.adk5383
 [박정연 기자 hesse@donga.com]
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