자동차를 학습시켜 더 나은 결정을 내리도록 돕는 AI가 수술실에서도 같은 힘을 발휘할 수 있을까요?
시어터(Theator)의 목표는 이 질문의 답을 찾는 것입니다. 캘리포니아주 팰로앨토에 본사를 둔 스타트업 시어터는 텔아비브 소재의 연구개발단지를 운영하며 의료수술 자동화 혁신에 새로운 동력을 불어넣고 있는데요.
시어터의 공동 창립자 겸 최고기술책임자(CTO) 도탄 애셀만(Dotan Asselmann)에 따르면 이 신생 기업은 자율주행 자동차의 발전 상황을 청사진으로 삼아 AI 기반 애널리틱스로 의사 결정을 개선하는 방식에 집중해 왔습니다.
자율주행 자동차 제조사들이 사고 발생 전에 차량 운행을 중단할 수 있는 방법을 모색하는 것처럼 시어터는 실수가 생기기 전에 수술을 중단할 방안을 찾고 있습니다. 그리고 그 실마리를 전세계의 수술 영상 분석에서 찾고 있는데요.
애셀만 CTO는 “AI는 확장성이 있기 때문에 의사들보다 훨씬 많은 경험을 축척할 수 있습니다”라면서 “시어터의 모델은 이미 수천 건의 수술을 분석했습니다. 개별 의사의 직접 경험으로는 도저히 달성할 수 없는 수준이죠”라고 말합니다.
영상의 공유지식화
애셀만과 시어터 팀이 파악한 문제는 수술 과정이 표준화되어 있지 않다는 점입니다. 의사들 대부분이 소수의 교육자로부터 기술을 배울 뿐, 사실 그들이 가진 의료 지식의 상당 부분은 직접 경험을 통해 습득된다는 것이 애셀만 CTO의 설명입니다.
“의사간 데이터의 수평적 공유는 제한적으로 이뤄져 왔습니다. 그 주무대가 바로 학회였는데요. 코로나 대유행이 시작되면서 의사들이 전문 지식을 확장할 기회가 가로막히고 말았습니다.”
수술에 시각적 보조를 활용하는 기법들은 이미 활발히 사용되고 있고 대부분의 수술실에 녹화용 카메라들이 설치되어 있지만 수술 장면의 캡처, 저장, 분석이 정례적으로 실시되는 것은 아닙니다. 시어터는 바로 이 부분에 착안하여 수술에 AI와 컴퓨터 비전을 활용하는 방안을 모색하고 있습니다.
시어터의 테크놀로지는 수술실의 복강경 카트에 엣지 어플라이언스를 탑재하는 것입니다. 여기에서 NVIDIA Jetson AGX Xavier 플랫폼이 수술 영상을 처리하고 시어터의 소프트웨어로 익명화를 진행한 후 아마존(Amazon)과 애저(Azure) 클라우드에 마련된 훈련용 환경에 업로드합니다.
이 클라우드에서 다양한 AI 모델들이 구동됩니다. 훈련은 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 클러스터, 추론은 NVIDIA T4 Tensor Core GPU에서 실행합니다.
일단 수술 영상의 처리가 완료되면 의사들은 중요한 결정이 내려진 순간들을 엄선해 집중 조명하는 하이라이트 패키지를 즉시 확인할 수 있습니다. 각 수술의 내용은 시어터의 훈련용 데이터세트에 추가되어 모델 확장에 일조하게 됩니다.
시어터의 플랫폼은 수술 영상에 AI 기반 애널리틱스를 적용하여 데이터를 단계별, 상황별, 의사 결정과 주요 사건별로 분류합니다. 이를 활용하여 수술의 사후 검토를 진행하면서 해당 수술의 특정 과정을 기존 수술의 동일 과정과 비교할 수 있죠.
또한 기존 수술을 바탕으로 수술 전 지원을 제공하고, 영상들을 서로 비교 분석하여 수술 후 합병증의 원인을 규명할 수도 있습니다. 향후 애플리케이션에는 합병증에 따른 비용과 시간을 예측하고 절감하는 기능들이 포함될 예정인데요.
예를 들어 수술 후 발열 증상은 절개 부위의 봉합 미비로 인한 출혈의 결과일 수 있습니다. 앞으로는 스캔이나 교정 수술을 진행하기에 앞서 시어터의 영상 요약본을 시청하는 것으로 수술 과정에 문제가 있었는지 여부를 판별할 수 있게 될 전망입니다.
결정의 정확도를 높이는 방법
애셀만 CTO는 1~2년 내로 자사 플랫폼에서 클라우드 요소를 제거하고 실시간 수술 지원의 쾌거를 달성할 것으로 내다보고 있습니다. 최소침습수술이 진행되는 동안 오직 AI 알고리즘에만 의존하여 애널리틱스 전반을 온프레미스 환경에서 수행하는 것이죠.
시어터는 현재 수술의 지원에 집중하고 있지만 향후 5년 이내에는 수술의 반자동화가 가능할 것으로 기대합니다. 애셀만 CTO에 따르면 핵심적 부분은 여전히 외과의가 담당하더라도 기술적으로는 레벨 3 또는 4 수준의 자동화가 가능합니다. 이 테크놀로지는 50억에 달하는 인구가 적절한 외과적 치료를 받지 못하는 개발도상국에 우선적으로 도입될 것입니다.
시어터는 AI와 데이터 사이언스 분야의 스타트업을 위한 액셀러레이터 프로그램 NVIDIA Inception과 함께해 왔습니다. 애셀만 CTO는 NVIDIA Inception이 “모델의 훈련 효율성을 높이고 컴퓨팅 비용의 절감을 돕는 한편 자사의 엣지 디바이스에 적합한 하드웨어를 선택하는 길잡이가 되어준다”고 평가합니다.
NVIDIA Inception 프로그램을 통해 시어터는 NVIDIA Clara Guardian AI 헬스케어 프레임워크의 비공개 데모와 NVIDIA DeepStream 소프트웨어 개발 키트를 제공받았습니다. 이를 이용해 고효율의 실시간 영상 파이프라인을 구축할 수 있었죠.
NVIDIA의 지원에 힘입어 시어터는 전세계 수술실에서 매일같이 내려지는 결정들에 중요한 컨텍스트(context)를 지속적으로 제공하고 있습니다.
애셀만 CTO는 이렇게 설명합니다. “외과의들은 수술 중에 갖가지 방향에서 끝없이 흘러나오는 파라미터의 홍수를 경험합니다. 시어터의 목표는 인지 과부하를 줄이고 환자와 상황에 맞는 최적의 결정을 적시에 내릴 수 있도록 지원하는 것입니다.”
“수술의 지휘는 여전히 의사가 맡습니다. 하지만 AI와 함께라면 훨씬 나은 의사가 될 수 있죠.”
메인 이미지 출처: David Mark.