수술실에 들어갔을 때 사람이 아닌 로봇이 수술을 하고 있다고 상상해 보세요. 마치 공상 과학 영화처럼 들리지만, 생성형 AI와 수술 로봇 기술의 급속한 발전으로 이러한 상상이 현실이 되고 있습니다. 생성형 AI와 수술 로봇 기술은 매우 빠르게 발전하고 있어, 과거에는 외과의사만이 수행했던 수술들이 머지않아 로봇에 의해 자율적으로 시행될 수 있을 것입니다.
## 생성형 AI와 로봇 기술의 결합으로 수술은 어떻게 이루어질까요?
로봇이 자율적으로 수술을 한다는 생각은 마치 공상 과학 영화 속 이야기처럼 들립니다. 하지만 생성형 AI와 수술 로봇 기술의 빠른 발전은 이를 현실로 만들고 있습니다. 생성형 AI 시스템은 교과서, 학술지, 수술 영상, 임상 대화 등 방대한 양의 의료 데이터를 기반으로 학습됩니다. 수십억 개의 내부 매개변수를 통해 모델은 인간이 진단 문제를 해결하고, 영상을 해석하고, 수술 절차를 수행하는 방식을 모방하도록 학습합니다.
오늘날의 모델은 이미 담낭 제거에 필요한 정확한 단계를 설명할 수 있습니다. 하지만 이러한 단계를 실행하려면 두 가지 추가적인 기능이 필요합니다. 수천 건의 실제 수술 사례에 대한 훈련과 수술 단계를 정확한 동작으로 변환할 수 있는 물리적 메커니즘입니다. 바로 이 부분에서 기존의 수술 로봇이 중요한 역할을 합니다. 최신 수술 로봇 덕분에 의사들은 향상된 시각화, 정밀도 증가, 그리고 떨림 없는 제어를 통해 더 작은 절개를 통해 수술을 진행할 수 있게 되었습니다.
## 누락된 연결 고리: 훈련과 메커니즘
지난 20년 동안 수술 로봇은 의사들이 향상된 시각화, 정밀도 증가, 그리고 떨림 없는 제어를 통해 더 작은 절개를 통해 수술을 진행할 수 있도록 해왔습니다. 일반적인 로봇 수술 과정은 집도의가 콘솔에 앉아 수술 부위의 고화질 비디오 영상을 보면서 로봇 팔을 조작하는 방식으로 진행됩니다. 로봇은 환자 몸속에서 1mm 미만의 정확도로 움직입니다.
생성형 AI가 자율적으로 작동하려면 개발자는 수만 건의 수술 기록에서 얻은 정보와 비디오 자료를 제공해야 합니다. 대규모 언어 모델은 환자 몸속 수술 카메라에서 들어오는 데이터를 분석하고, 이에 대한 반응으로 집도의가 콘솔에서 수행하는 정확한 손동작을 매칭합니다. 시간이 지남에 따라 이 모델은 숙련된 외과의들이 사용하는 것과 동일한 자극-반응 패턴을 재현하도록 학습할 것입니다.
## 로봇 수술의 구성 요소 조립하기
자율 로봇 수술을 위한 구성 요소는 이미 존재합니다. 5년 안에 현실이 될지, 아니면 10년 안에 현실이 될지는 기술 발전보다는 병원, 외과의, 기술 기업들이 이러한 시스템을 훈련시키기 위해 얼마나 신속하고 효과적으로 협력하느냐에 달려 있습니다. 미래를 준비하기 위해서는 지금 세 가지 변화가 필요합니다.
A. 지불 모델을 업데이트해야 합니다. 미국 의료 시스템의 진료비 지불 방식은 우수한 임상 결과보다는 더 많은 진료량을 보상합니다. 수술 시간이 길어질수록 병원은 더 많은 수익을 얻습니다.
B. 규제 기관은 새로운 승인 기준을 적용해야 합니다. FDA의 현재 AI 기반 기기 평가 체계는 알고리즘 훈련에 사용된 특정 데이터 세트와 출력의 일관성에 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 접근 방식은 특정 데이터 세트로 훈련된 협의의 AI 도구에는 적합하지만, 방대한 다중 모드 정보 소스와 개인화된 입력으로 훈련되는 생성형 AI에는 적합하지 않습니다.
C. 의료 문화는 진화해야 할 것입니다. 임상의들은 오랫동안 전문적인 자율성, 판단력 또는 수입을 위협하는 기술에 저항해 왔습니다. 자율 로봇 수술도 예외는 아닐 것입니다. 그러나 의료비 부담 증가로 인한 경제적 압박과 더 안전하고 일관된 결과를 약속하는 점이 결국 기술 도입을 촉진할 것입니다.
환자들은 처음에는 주저할 것입니다. 인간만이 수행하던 작업을 대체하는 기술은 항상 우려를 불러일으킵니다. ATM이 처음 도입되었을 때 많은 미국인들은 예금이 사라질까 봐 걱정했습니다. 하지만 사람들이 경험을 쌓고 시스템이 안정적이라는 것이 입증되면서 신뢰가 쌓였고, 그 기술은 일상이 되었습니다. 생성형 AI 기반 수술 로봇도 비슷한 궤적을 따를 것입니다.
수술의 미래는 단순히 인간을 기계로 대체하는 것이 아닙니다. 기술을 활용하여 환자의 치료 결과를 개선하고, 의료 비용을 절감하며, 효율성을 높이는 것입니다. 이러한 새로운 환경을 헤쳐나가면서 우리는 기꺼이 적응하고 서로에게서 배워야 합니다. 수술의 미래는 단순한 기술적 가능성이 아니라 의학적 필수 과제입니다.
