한림대동탄성심, 담낭절제술 돕는 AI '제2의 눈' 개발

영상인식 AI 수술 중 '담낭절제삼각' 실시간 식별
91%가 넘는 정밀도, 실제 수술 현장에서 적용중

[파이낸셜뉴스] 담낭절제술 중 자칫 오인하면 치명적인 합병증을 유발할 수 있는 '담낭절제삼각'을 정확히 찾아내는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 이에 따라 수술의 정밀도와 환자 안전이 크게 향상될 것으로 기대된다.한림대학교동탄성심병원 외과 유태석 교수 연구팀은 최근 영상인식 AI를 활용해 담낭절제삼각을 실시간으로 식별하는 모델을 구축하고, 그 성과를 국제학술지에 발표했다고 20일 밝혔다.

담낭절제술은 흔히 시행되는 수술이지만, 숙련된 외과의에게도 해부학적 구조 식별은 까다로운 과제다. 특히 담낭관, 총간관 등으로 구성된 '담낭절제삼각' 부위는 담낭동맥이 지나는 핵심 통로다.

만약 집도의가 이곳을 정확히 인지하지 못해 담관을 손상시키면 담즙 누출 등 치명적인 합병증이 발생한다. 해외 조사에 따르면 외과 의사의 72%가 담관 손상을 경험했으며, 그 원인의 41%는 구조적 오인에서 비롯됐다.

연구팀은 2018년부터 2021년까지 복강경 및 로봇 담낭절제술을 받은 환자의 고품질 영상 데이터 3796장을 분석해 AI를 훈련시켰다. 특히 육안으로 구별하기 어려운 부위를 시각화하는 'ICG 형광 담관조영술' 이미지를 활용해 학습의 정교함을 더했다.

성능 검증 결과, 개발된 AI 모델은 평균 정확도 86%를 기록했다. 구체적으로 AI가 식별한 구조가 실제와 일치할 확률인 '정밀도'는 91%, 실제 구조물을 빠트리지 않고 찾아낼 확률인 '재현율'은 81%로 나타났다.

특히 비만이나 중증 담낭염으로 해부학적 구조가 변하거나, 수술 중 조명 및 연기 등으로 시야가 제한되는 상황에서도 안정적으로 경계 부위를 생성하는 능력을 입증했다.

한림대학교동탄성심병원은 지난해 3월부터 이 AI 모델을 실제 담낭절제술 현장에 적용하고 있다.

AI가 실시간으로 수술 영상 속 안전영역과 위험영역을 구분해줌으로써 수술 시간 단축과 담관 손상률 감소에 기여하고 있다.

유태석 교수는 "이번 AI 모델은 집도의에게 '제2의 눈'이 되어줌으로써 해부학적 구조 확인이 어려운 고위험 환자들에게도 정밀하고 안전한 수술을 제공하는 환경을 조성할 것"이라고 강조했다.

한편, 이번 연구 결과는 SCIE급 국제학술지인 ‘Videosurgery and Other Miniinvasive Techniques’ 지난해 12월호에 게재되며 기술력을 인정받았다.

[e-mail] 강중모 기자