로봇은 자동화의 가장 중요한 요소 중 하나이며 로봇을 인공 지능(AI) 비전 기반 시스템과 결합하면 더 높은 수준의 자율성을 달성활 수 있습니다. 헬스케어 분야에 로봇 자동화를 구현하면 의료 행위 시 실수를 줄이고 진단 역량을 개선하는 데 도움이 됩니다.
로봇은 자동화의 가장 중요한 요소 중 하나이며 로봇을 인공 지능(AI) 비전 기반 시스템과 결합하면 더 높은 수준의 자율성을 달성활 수 있습니다. 헬스케어 분야에 로봇 자동화를 구현하면 의료 행위 시 실수를 줄이고 진단 역량을 개선하는 데 도움이 됩니다.
로봇은 의료 전문가가 최고의 실력을 발휘하도록 도와주고 환자에게 더 종합적인 치료를 할 수 있게 해주기 때문에 헬스케어 분야에서 의료용 로봇의 사용이 증가하고 있습니다. AI의 발전에 따라, 의료용 자율 로봇은 그 연구가 더 활발히 진행되고 있으며 머지 않아 의료진의 일원으로서 역할을 하게 될 것입니다. 로봇은 의료 도구를 정밀하게 움직여주고 외과의사가 최대한 정확하게 수술을 하도록 도와주며, 사람과 달리 피로를 느끼지 않습니다.
의료 산업에 사용되는 로봇에 대한 이해
각 의료 분야마다 수술용 로봇, 비뇨기과용 로봇, 척추 로봇 등 해당 분야에 맞게 설계된 분야별 로봇이 있습니다. 이들 로봇은 유연성이 있어서 다양한 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 대체로 의료 산업에 사용되는 로봇은 다음과 같은 유형들입니다.
수술용 로봇
수술을 할 때, 특히 뇌, 심장, 간, 폐와 같이 중요한 장기에 수술을 진행할 때는 날카로운 도구를 매우 조심스럽게 사용해야 합니다. 따라서 수술용 로봇은 작은 수술 부위 내에서 수술 도구를 사람보다 훨씬 더 정밀하게 조작할 수 있게 해주므로 최소 침습 수술을 수행하도록 설계되었습니다. 이런 경우에는 한 번의 실수도 용납될 수 없기 때문에 이를 위해 설계되는 로봇은 엄격한 테스트를 거쳐야 합니다. 많이 사용되는 로봇 중 하나는 다빈치 시스템으로, 이 로봇은 다양한 비뇨기과, 비만 및 부인과 수술에 중점적으로 사용되는 일반 수술 로봇입니다.
외골격 로봇
수술 이후의 다음 단계는 회복으로, 이 단계에서도 뼈와 근육으로 구성된 외부 조직 역할을 하는 로봇의 도움을 받아서 회복 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 로봇은 강도 높은 물리 치료를 필요로 하고 신체가 다시 정상적으로 움직이도록 훈련하는 데 도움을 주는 치료 과정을 변화시키고 있습니다. 외골격 로봇은 환자를 신체적으로 도와주고 자신감을 크게 높여줌으로써 더 빨리 치료될 수 있게 해줍니다.
위생 로봇
병원 같은 헬스케어 시설에서는 위생과 청결이 가장 중요합니다. 코로나-19 팬데믹이 시작되면서 많은 국가들이 로봇과 AI 같은 기존의 기술을 이용하여 바이러스의 확산을 막았습니다. 시각 센서를 통해 쉽게 자동화할 수 있는 자외선 소독 위생 로봇이 많은 격리 시설에 배포되었습니다. 그 결과, 위생 로봇 시장은 로봇 분야에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나가 되었습니다.
로봇이 세상을 볼 수 있게 도와주는 시각 센서
기존의 의료용 로봇들은 대부분 수동으로 제어되거나 작업 수행 시 외과의사를 보조하는 데 그쳤었습니다. 이 로봇들은 앞을 볼 수 없는 기계와 같아서 프로그램의 지시에만 따를 뿐, 주변 환경을 인지할 수가 없습니다. 이제 Industry 4.0의 도입과 함께 로봇 비전은 대부분의 로봇 기반 시스템에 침투하고 있으며 스마트 자동화 공정에서 새로운 수준의 정밀성과 정확성을 가져다주고 있습니다.
핵 영상 처리, 감마 영상 처리, 베타 영상 처리, 형광 영상 처리 등 주로 진단에 사용되는 몇 가지 의료 영상 처리 시스템이 있습니다. 그 중, 분자 영상 처리 분야가 로봇에 눈을 제공하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 간단히 말해서 분자 영상 처리란 “살아 있는 인체 조직의 생물학적 과정과 세포 과정의 작용을 시각화하고 정량적으로 측정하는 능력”으로 정의됩니다. 현재 분자 영상 처리는 SPECT나 PET 같은 기술을 이용하여 수행됩니다. 이러한 기술은 자율 스캔을 최초로 수행하는 로봇 수술을 위한 초석입니다. 이 스캔 이미지를 제공받은 AI 기반 시스템이 문제가 있는 기관들을 자율적으로 구분하게 됩니다. 분자 영상 처리 결과를 CT 또는 MR 스캔 결과와 결합하여 AI 결과를 한층 더 개선할 수 있습니다. 그 최종 결과물을 이용하여 영상 기반 수술을 수행하며, 이때 대부분 로봇을 이용합니다.
최근 한 연구에서는 한 외과의사 그룹이 스마트 조직 자율 로봇(STAR)을 이용하여 완전 자율 연조직 수술을 수행하였습니다. 이 로봇은 절개된 장기 조각을 다시 꿰매는 장문합술이라는 처치를 성공적으로 수행하였습니다. STAR에는 근적외선 형광물질 기반의 3D 비전 시스템, 힘 센서, 그리고 수술 도구가 장착되어 있습니다. 이 센서 데이터를 사용하는 이 로봇은 자체 도면에 따라가며 조직의 움직임에 따라 그 경로를 역동적으로 변화시킵니다.
이 연구에서는 자동화 치료의 결과가 전문 외과의사가 수행하는 수술보다 더 우수했다고 주장합니다. 이 같은 로봇 수술의 획기적인 성과는 의료용 자율 로봇이 더 이상 먼 미래의 꿈이 아니며 머지않아 수술에 널리 사용될 것임을 증명합니다.
4D 레이더 영상 처리를 이용한 비접촉식 생체 신호 모니터링
어떤 병이든지 환자에게 제시할 처방을 결정하기 위한 첫 번째 단계는 진단입니다. 심박수, 호흡수, 체온 같은 생체 신호를 기록하여 증상 여부를 분석합니다. 이스라엘 기업 Vayyar는 이러한 생체 신호를 무접촉식으로 스캐닝할 수 있는 4D 레이더 영상 처리 센서를 개발하였습니다. 이 시스템은 센서 데이터를 AI와 결합하여 Covid-19의 초기 증상을 감지할 수 있습니다. 이 같은 시스템을 로봇에 활용하여 환자를 접촉하지 않고 빠르게 모니터링하여 센서에서 바로 데이터를 분석할 수 있습니다.
의료용 자율 로봇의 미래
AI의 기하급수적인 성장은 고정밀 수술 기술을 완전 자율의 수준으로 이끌고 있습니다. 현재 인공슬관절 수술, 라식 수술, 모발 이식 같은 일부 수술에는 이미 스마트 머신이 사용되고 있습니다. 이러한 기계들은 작업을 자율적으로 수행하며, 현재 널리 사용되고 있습니다. 이 기계들이 이렇게 성공을 거둘 수 있는 주된 이유는 머리와 뼈는 특정 위치에 고정시킬 수 있어서 대상물이 고정되어 있다는 특성 때문인데, 반면에 외과 수술의 경우에는 조작하기 어려운 연조직을 다룹니다. 따라서 계속해서 움직이는 조직을 추적하고 이것을 다루는 기술에 대한 방대한 연구 개발의 필요성이 제기됩니다.
마지막으로, 더 큰 그림을 바라볼 때 완전한 의료 자율화는 상용화하기까지 아직 갈 길이 멉니다. 현재의 기술은 아직까지 사람의 도움을 어느 정도 필요로 하고, 극도로 안전한 수준까지는 발전하지 못했습니다. 의료용 완전 자율 로봇을 만들려면 아마도 몇 년 더 기다려야 할 것입니다.