심혈관질환은 세계보건기구(WHO)의 세계사망보고서 기준(2010년, 2012년) 세계 1위의 사망원인이다. 심혈관이 막히면 스텐트(stent) 등의 시술을 하게 된다. 문제는 심혈관질환 시술 과정에서 시술자가 지속적인 방사능 피폭 위험을 안고 있다는 점이다. 연간 허용기준을 충족시키기 어려울 정도다. 이뿐만 아니다. 안정적 시술이 가능한 수준까지 숙련의를 육성하기 위해선 시간과 비용이 너무 많이 들어간다. 시술완성도도 시술자별, 지역별, 병원별로 격차가 커 수준 높은 의료서비스를 전국 각지에 골고루 제공하는 데 어려움이 있다. 이를 해결할 수 있는 방안이 없을까.
서울 풍납동 서울아산병원에는 생명과학연구원이 있다. 이곳 11층에 자리 잡은 엘엔로보틱스(대표 최재순·50)는 남들이 가지 않은 길에 도전하는 벤처기업이다.
이 회사가 개발하는 프로젝트는 ‘인공지능기반 중재시술보조 로봇시스템’이다. 좀 더 구체적으론 ‘혈관 빅데이터 기반 심장중재시술 보조 인공지능 및 반자율 시술도구 제어 로봇시스템’을 개발하고 있다.
최재순 대표는 “정부 부처가 공동으로 지원하는 이 프로젝트는 심혈관 빅데이터를 기반으로 한 심장중재시술 보조 인공지능 및 반자율 시술도구 제어로봇 시스템을 개발해 환자와 의료인력의 방사선 조사량을 줄이고 시술도구 조작성을 강화하는 게 목표”라고 말했다. 최 대표는 “기존 중재시술 로봇시스템은 몇 가지 개선해야 할 점이 있다”며 “시술자의 학습요구도가 높은 데다 시술과정 동안 지속적으로 시스템을 조종해야 해 시술도구 탑재로 인한 시술자의 노동시간 감소 효과가 크지 않다”고 말했다. 게다가 “시술도구에서 전달되는 힘을 시술자가 감지하거나 피드백하는 과정이 없고, 시술도구 선택을 지원하는 시스템도 없다”고 덧붙였다.
이런 문제를 해결하는 방향으로 프로젝트를 추진하고 있다. 시술동작의 상당 부분을 인공지능이 대체함으로써 실제적인 의료노동 강도를 저감할 수 있고, 모니터링과 임상판단 등 수련의와 숙련의 간에 역할을 분담할 수 있다. 로봇시스템이 시술도구에서 발생하는 힘을 감지하고 인공지능을 통해 시술 상황을 분석해 시술자에게 판단의 근거가 되는 복합적인 정보를 제공할 수 있다. 이 밖에 시술도구 구동뿐 아니라 시술도구의 선택을 인공지능이 보조함으로써 시술과정의 대부분에서 시술자를 지원하게 된다.
이를 위해 △가이딩 카테터 선택지원 △가이딩 카테터 위치추적 △가이드 와이어 조향제어 △스텐트 선택 및 병변 위치 파악 지원 등 핵심기술을 개발하고 있다.
이 중 몇 가지 기술을 살펴보자. 가이딩 카테터 선택지원은 심혈관 의료영상에서 얻은 대동맥 및 관상동맥 형상지표와 환자정보를 바탕으로 관상동맥 입구에서의 안정적 시술이 가능한 최적의 가이딩 카테터 선택을 위한 인공지능 솔루션을 개발하는 것이다. 스텐트 선택지원은 혈관조영술의 정량적 평가를 기반으로 딥러닝을 수행해 신뢰도 높은 스텐트의 직경 길이 및 시술위치 결정을 위한 인공지능솔루션을 개발하는 게 목표다.
이를 위해 기업 대학 병원 등이 협업하고 있다. 엘엔로보틱스는 주관기관으로서 중재시술보조로봇 시스템의 제어 기술 및 시스템 개발, 임상 실용화를 담당하고 있다. 서울아산병원은 데이터 베이스 구축 및 탐색임상시험을 수행하고, 울산대는 로봇시스템 및 인공지능 제어기술을 맡고 있다. 세종충남대병원은 데이터베이스 구축 및 임상시험을 지원하고 메디픽셀은 인공지능 기술 공동개발을 담당하고 있다.
최 대표는 2019년 9월 엘엔로보틱스를 창업했지만 그의 의료로봇 연구경력은 20년에 이른다. 서울대 제어계측과를 나와 서울대 의용생체공학협동과정에서 석·박사학위를 취득했다. 미국의 손꼽히는 병원인 클리블랜드클리닉과 국립암센터 등을 거쳐 현재 서울아산병원 의공학부 부교수를 맡고 있다. SCI급 논문 51건을 발표했고, 특허 85건을 출원했다. 김영학 서울아산병원 심장내과 교수가 CMO를, 의료로봇연구팀에서 중추적 역할을 하고 있는 문영진 울산의대 교수가 CTO를 맡고 있다.
엘엔로보틱스에 참여하는 의료로봇연구팀은 국내 최초로 복강경 원격수술로봇 개발, 국내 최초로 복강경 시뮬레이션 햅틱 인터페이스 개발 등 수술로봇 분야에서 다양한 경험을 쌓았다.
최 대표는 “이번 프로젝트의 최종 목표는 의료빅데이터 기반의 인공지능 융합을 통해 숙련의의 직관과 경험이 요구되는 시술 의사결정 및 시술도구 조작방법 등을 알고리즘화해 시술시간을 줄이고 정확도를 높이는 것”이라고 말했다. 그는 “심장중재시술 보조 인공지능 및 반자율 시술도구 제어 로봇 시스템을 2022년까지 개발한 뒤 2023년부터 국내외 시장 개척에 나설 계획”이라고 덧붙였다.
김낙훈 한경글로벌강소기업연구원장