다빈치 로봇, 모방학습으로 인간처럼 봉합 수술 성공

 

▲미국 존스홉킨스대학교가 수술 로봇 ‘다빈치’를 모방학습으로 훈련시켜 스스로 외과 수술 에 필요한 봉합을 할 수 있다는 것을 보여주었다. 사진은 다빈치 수술로봇이 돼지 허릿살을 이용해 능숙한 인간의사처럼 봉합 수술을 수행하는 모습이다. (사진=존스홉킨스대 HUB)

 

로봇 수술이 획기적 전환점을 맞이했다. 인공지능(AI)모델을 사용한 수술 로봇이 노련한 외과의사들의 동영상을 시청하는 훈련만으로 인간 의사들과 동일한 수술 절차를 능숙하게 수행했다.

 

미국 존스홉킨스대학교가 수술 로봇 ‘다빈치’에게 노련한 의사들의 수술 동영상을 보게 하는 모방학습 훈련으로 인간의사처럼 능숙하게 봉합수술을 수행토록 하는 데 성공했다고 11일(현지시각) 이 대학 HUB 웹사이트를 통해 발표했다.

 

존스홉킨스의 이번 성과 덕분에 더 이상 수술 로봇을 의료 시술 중 필요한 개별 동작 별로 일일이 프로그래밍할 필요가 없게 됐다. 이로써 로봇 수술 분야가 인간의 도움 없이도 복잡한 수술을 수행할 수 있는 진정한 자율성에 가까워졌다.

 

존스홉킨스 대학교 연구진이 주도하는 이 연구 결과는 최근 뮌헨에서 열린 로봇 공학 및 머신 러닝 분야의 최고 행사인 로봇 학습 컨퍼런스(CoRL 2024, 11.7~9)에서 발표돼 주목받았다.

 

수석 저자인 악셀 크리거 존스홉킨스대 기계공학과 조교수는 “이 모델을 갖는 것은 정말 마법 같은 일이며 우리가 한 일이라고는 카메라 입력뿐이었고, 수술에 필요한 로봇의 움직임을 예측할 수 있었다. 우리는 이것이 의료 로봇의 새로운 지평을 향한 중요한 진전이라고 믿는다”고 말했다.

 

스탠퍼드 대학교 연구진이 참여한 이 팀은 모방 학습을 통해 다빈치 수술 시스템 로봇을 훈련시켜 바늘 조작, 신체 조직 들어 올리기, 봉합 등 수술 절차에 필요한 세 가지 기본 작업을 수행했다. 각각의 경우 연구팀의 모델로 훈련된 로봇은 동일한 수술 절차를 인간 외과의사처럼 능숙하게 수행했다.

 

이 모델은 모방 학습과 챗GPT을 뒷받침하는 동일한 머신 러닝 아키텍처를 결합했다. 그러나 챗GPT가 단어와 텍스트를 다루는 반면 이 모델은 로봇의 움직임 각도를 수학으로 분해하는 언어인 운동학을 통해 말한다.

 

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연구진은 수술 중 다빈치 로봇의 팔에 올려놓은 손목 카메라로 촬영한 수백 개의 동영상을 AI모델에 제공했다. 전 세계 외과의사들이 촬영한 이 동영상은 수술을 마친 후 분석에 사용된 후 보관된다. 전 세계적으로 약 7000대의 다빈치 로봇이 사용되고 있으며 5만 명 이상의 외과의사가 이 시스템에 대해 교육을 받아 로봇이 모방할 수 있는 대규모 데이터 아카이브가 생성된다.

 

연구팀은 결함이 있는 입력을 작동시키는 방법을 찾았다. 핵심은 모델이 부정확한 절대 동작이 아닌 상대적 동작을 수행토록 훈련시키는 것이었다.

 

수석저자인 존스홉킨스대 김지웅(Ji Woong Brian Kim) 박사후 연구원은 “이미지만 입력하면 이 AI 시스템이 올바른 동작을 찾을 수 있다. 우리는 수백 개의 시연만 사용하더라도 AI 모델이 절차를 학습하고 경험하지 못한 새로운 환경을 일반화할 수 있다는 것을 발견했다”고 말했다.

 

크리거는 “이 모델은 우리가 가르치지 않은 것들을 너무 잘 배운다. 바늘을 떨어뜨리면 자동으로 바늘을 집어 들고 계속하는 것처럼 말이다. 이건 내가 가르친 게 아니다”라고 밝혔다. 연구팀은 “이 모델은 로봇이 모든 유형의 수술 절차를 수행하도록 신속하게 훈련하는 데 사용될 수 있다”고 말했다. 이 팀은 현재 모방 학습을 사용해 로봇이 작은 수술 작업뿐만 아니라 전체 수술을 수행하도록 훈련하고 있다.

 

이러한 발전이 있기 전에는 로봇이 수술의 간단한 측면이라도 수행할 수 있게 프로그래밍하려면 모든 단계를 손으로 코딩해야 했다. 크리거는 누군가는 10년 동안 봉합 모델을 만들기 위해 10년을 들여야 했을 것이라고 말했다. 그조차도 단 한 가지 유형의 수술에 대한 봉합이다

 

크리거는 이 모방 학습에 대해 “매우 제한적이다. 새로운 점은 다양한 시술의 모방 학습만 수집하면 되고, 우리는 로봇이 며칠 안에 학습하도록 훈련할 수 있다는 것이다. 이를 통해 의료 오류를 줄이고 더 정확한 수술을 달성하면서 자율성이라는 목표를 향해 가속화할 수 있다”고 말했다.

 

이성원 robot3@irobotnews.com

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