로봇이 사람의 도움 없이 첫 복강경 수술을 집도했다
로봇이 사람의 직접 조작 없이 돼지의 연조직에 복강경 수술을 집도했다. 이는 사람에 대한 완전 자동화 수술을 향한 로봇공학의 중요한 진전이다. 존스홉킨스대학교 연구진이 개발한 자율 로봇 Smart Tissue Autonomous Robot(STAR)은 Science Robotics 저널에 발표되었다.
“이번 결과는 외과 수술에서 가장 까다롭고 섬세한 과제 중 하나인 장의 두 끝을 다시 잇는 작업을 자동화할 수 있음을 보여준다. STAR는 네 마리의 동물에 대해 이 시술을 수행했으며, 같은 시술을 한 사람보다 확연히 나은 결과를 냈다.”
이 로봇은 높은 수준의 반복 동작과 정밀도를 요구하는 장 문합술에서 성공을 거두었다. 장의 두 끝을 잇는 과정은 위장관 수술에서 가장 어려운 단계로, 외과의가 높은 정확도와 일관성으로 봉합해야 한다. 손의 약간의 떨림이나 잘못 놓인 봉합 하나만으로도 누출이 발생할 수 있으며, 이는 환자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다.
워싱턴 D.C.의 어린이 국립병원 직원들, 그리고 존스홉킨스대학교 전기전자 및 컴퓨터공학과 교수인 진 강과 협력하여 크리거는 연조직 봉합에 특화된 시각 기반 시스템인 로봇을 만들어냈다. 이번 버전은 2016년 모델을 발전시킨 것으로, 당시 모델은 돼지의 장을 정확하게 복원했지만 장에 접근하기 위해 큰 절개가 필요했고 사람의 더 많은 안내가 필요했다.
연구팀은 자율성과 수술 정밀도를 높이기 위해 STAR에 새로운 기능을 추가했다. 여기에는 봉합을 위한 전용 도구와 수술 부위를 더 정확하게 보여주는 최신 컴퓨터 비전 시스템이 포함된다.
크리거에 따르면, 연조직 수술은 예측하기 어려워 예상치 못한 장애물에 빠르게 적응해야 하기 때문에 로봇에게 특히 까다롭다. STAR는 사람 외과의처럼 실시간으로 수술 계획을 수정할 수 있는 새로운 제어 시스템을 갖추고 있다.
“STAR를 특별하게 만드는 것은 최소한의 사람 개입으로 연조직 수술 계획을 세우고, 적응시키고, 실행하는 최초의 로봇 시스템이라는 점이다.”
STAR는 구조광 기반 3차원 내시경과 강과 그의 제자들이 개발한 머신러닝 기반 추적 알고리즘에 의해 제어된다. "지능형 수술 로봇을 더 똑똑하고 안전하게 만들려면 첨단 3차원 머신비전 시스템이 필요하다고 생각합니다"라고 교수는 말했다.
크리거에 따르면, 의학이 더 많은 복강경 수술 방식으로 나아감에 따라 이러한 시술을 위해 설계된 자동화 로봇 시스템을 갖추는 것이 중요해질 것이다.
“로봇 문합술은 높은 정밀도와 재현성이 요구되는 수술 과제를 외과의의 기술 수준과 관계없이 모든 환자에게 더 정확하게 수행할 수 있도록 보장하는 방법 중 하나다. 우리는 이것이 더 예측 가능하고 일관된 결과를 가진 환자 치료를 위한 보다 대중화된 수술 접근으로 이어질 것이라고 본다.”
"자율 로봇 수술은 개별 외과의의 기술과 경험에 관계없이 효율성, 안전성, 일관성을 제공할 수 있다. 자율 문합술은 복잡한 영상화, 조직 추적, 수술 계획 기법과 함께 쉽게 적응 가능한 제어 전략을 통한 정밀한 실행이 필요하기 때문에 연조직 수술에서 어려운 과제이며, 종종 구조화되지 않고 변형 가능한 환경에서 이루어진다"고 연구에서 밝혔다.
복강경 환경에서는 움직임과 시야에 제약이 있는 상태에서 높은 기동성과 반복 가능성이 필요하므로 이러한 수술은 더욱 어렵다.
연구진이 개발한 고도화된 자율 전략을 통해 운영자는 자율적으로 생성된 수술 계획 중에서 선택할 수 있으며, 로봇은 광범위한 작업을 스스로 수행합니다. 이후 확장된 자율 전략을 활용해 돼지 모델에서 대장 문합술을 자율 로봇 복강경 수술로 시행했으며, 생존 관찰 기간은 1주일이었습니다.
연구진은 개발된 자율 시스템, 숙련된 복강경 수술, 로봇 수술(RAS)을 비교하여 바늘 위치 보정, 봉합 간격, 봉합 크기, 완료 시간, 내강 개통성, 누출 압력 등 문합 품질 기준을 평가했습니다.
팬텀 모델 데이터에 따르면 연구진의 시스템은 일관성과 정확도 측면에서 숙련된 외과의의 수기 기법과 RAS 기법을 능가했습니다. 이러한 결과는 높은 수준의 자율성을 갖춘 수술 로봇이 일관성을 높이고, 환자 치료 결과를 개선하며, 표준 수술 기법에 대한 접근성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
