토론토에 있는 UHN(University Health Network)의 스프로트 외과의 일반 외과의사 Amin Madani 박사는 외과의사를 지원하는 AI 시스템을 개발하여 수술의 위험을 줄이기 위해 노력하고 있다.

우선 Madani 박사는 성공적인 수술의 비율을 향상시키는 인공지능의 잠재력에 대해 큰 회의론자였다. 그는 엘리트 외과의가 수행하는 사고 과정과 기술을 이해하려고 시도함으로써 수술 결과를 향상시키는 연구를 시작했다. 그러나 이 연구를 통해 얻은 지식을 최대한 활용하는 데 어려움이 있었다. 일부 데이터 및 컴퓨터 과학자들은 그가 고도로 숙련된 외과의사의 마음을 모방할 수 있는 인공지능 모델을 구축할 것을 제안했다.

회의론자임에도 불구하고 그는 데이터 과학자들과 협력하여 컴퓨터 비전을 사용하여 해부하기에 안전한 장기 영역과 위험한 영역을 실시간으로 식별하는 프로토타입을 만들었다. 아직 초기 단계에 있는 이 기술은 담낭 수술 또는 특히 복강경 담낭절제술(LC) 절차에 적용할 준비가 되었다.

기술은 어떻게 작동할까?

복강경 담낭절제술(LC)은 일반적으로 복부를 절개하고 내부를 보기 위해 카메라를 삽입하고 안전하게 담낭을 제거함으로써 발생한다. Madani의 AI 시스템은 카메라로 캡처한 비디오를 실시간으로 컬러 프로젝션한다. 녹색으로 표시된 담낭 영역은 해부하기에 안전하지만 외과 의사는 빨간색으로 표시된 영역을 만지면 안 된다. AI 시스템은 37개국, 135개 기관 및 153명의 전문 외과의의 담낭 수술 영상 290개를 사용하여 개발되었다. 시스템은 데이터를 분석한 후 패턴을 파악하기 시작하고 독립적인 결정을 내릴 수 있게 된다. 프로토타입의 디자인은 Annals of Surgery 저널의 연구에 자세히 설명되어 있다. 

이 새로운 시스템은 전문 외과의의 주석과 시스템의 예측을 교차 확인하여 결정된 90% 이상의 정확도로 해부 안전(Go) 및 위험한(No go) 영역을 인식했다. 이 시스템을 구현하는 주요 과제는 대부분의 주요 수술에 사용할 수 있는 데이터가 부족하다는 것이다. 담낭 제거만큼 흔하지 않은 수술은 시스템을 훈련할 수 있는 수술 비디오 형태의 데이터 세트가 충분하지 않다. Madani는 이 문제를 잘 알고 있으며 수술 비디오의 글로벌 저장소를 만들기 위해 건강 전문가와 논의하고 있다.

복강경 담낭 절제술 중 CNN을 사용하여 실시간 지원 

수술의 미래

Amin Madani 박사는 의료 개선을 위해 AI와 같은 강력한 기술을 통합하려는 연구원 및 의료 전문가 커뮤니티의 일원이다. 수술을 수행하려면 극도의 기술, 집중력 및 정확성이 필요하다. 연구원들은 외과의를 훈련하고 지원하는 AI 시스템을 개발하기를 희망한다. 수술 시뮬레이터는 이미 훈련 목적으로 사용되고 있으며 증강현실은 외과 의사를 돕고 있다. 

Madani가 개발한 AI 시스템은 외과의사에게 실시간 지원을 제공하고 올바른 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. 이 AI 모델을 훈련하기 위해 수술 비디오의 글로벌 저장소를 사용할 수 있게 되면 다른 수술에 적용할 수 있고 수술실에서 의사를 지원하는 "두 번째 눈" 역할을 하므로 관련성이 훨씬 높아진다.