365mc네트웍스 김남철 대표이사(왼쪽)와 홍익대 과학기술연구소 장호명 소장이 지난 16일 홍익대에서 인공지능 지방흡입 시스템 공동개발을 위한 연구개발협약 조인식을 체결했다. <사진제공=365mc> |
지난 16일 비만클리닉·지방흡입 특화 의료기관 365mc는 홍익대학교 부설 과학기술연구소와 '인공지능 지방흡입 시스템(메일 시스템, MAIL SYSTEM)' 고도화를 위한 연구개발 협약 조인식을 진행했다.
조인식에는 365mc네트웍스 김남철 대표이사와 홍익대 과학기술연구소 관계자들이 참석했다.
특히 해당 분야 전문가로 이뤄진 산업공학과 강윤철 교수, 기계시스템디자인공학과 오유근 교수, 컴퓨터공학과 윤영 교수 연구팀 등 실제 프로젝트에 참여할 관계자들의 참석은 앞으로 이뤄질 연구에 기대를 모았다.
이들 연구팀은 집도의의 움직임과 궤적을 딥러닝 기반 컴퓨터 비전과 최신 스테레오 카메라 기술을 활용해 정밀하게 포착하고 계측할 수 있는 '수술방의 제3의 눈'을 만들어 '두뇌' 격인 마이크로소프트 에저 인공지능 플랫폼을 통해 집도의의 움직임에 따른 수술 효과를 분석하며 수술 현장에 이질감 없는 기술 적용을 위한 시스템 연구를 선보일 예정이다.
365mc는 홍익대 과학기술연구소의 이들 핵심 인재와 협력해 지난해 86%의 정확도를 기록한 메일 시스템의 정확도와 정밀도를 올해까지 95% 수준으로 끌어올린다는 계획이다. 지난 6월 발표된 구글의 의료용 인공지능 예측 시스템의 정확도는 95%다.
지방흡입은 수술 부위에 낸 작은 구멍을 통해 피부층과 근육층 사이에 ‘캐뉼라’라는 도구를 삽입해 지방층을 빼내는 수술이다. 이때 지방층은 소포장 된 알갱이 형태로 이뤄져 있기 때문에 집도의의 스트로크 모션이 필수적이다.
긴 캐뉼라를 넣었다가 뺐다 하는 동작을 2만번 이상 반복해야 하기에 손끝 감각이 떨어지거나 끄트머리 움직임을 민감하게 통제하지 못하는 경우 캐뉼라가 피부층이나 근육층을 건드려 피부 유착이나 요철 등 부작용이 발생할 수도 있다. 이 때문에 수술 난도가 높고 반복적이고 체계적인 기술 연마가 필요하다고 여겨진다.
365mc는 병원 내에서 3000회 이상의 수술 경험을 가진 숙련된 의사들에게서 좋은 수술결과가 나오는 것에 착안해, 이들의 수술 모션을 데이터화하면 의료 서비스의 질이 비약적으로 개선될 것이라는 기대와 함께 메일시스템을 개발하기에 이르렀다.
지난해 9월 마이크로소프트와 공동 개발한 '메일 시스템'은 지방흡입 수술에서의 집도의의 움직임(스트로크 동작)을 IoT 센서로 디지털화한 뒤 마이크로소프트의 클라우드 서비스 애저(Azure)에 저장해 분석하는 시스템이다.
이를 통해 수술 후 결과를 바로 예측할 수 있어 지방흡입술의 안전성과 정확성을 최상의 수준으로 끌어올리고, 환자들의 수술 만족도를 향상할 것으로 기대되고 있다.
일반적으로 지방흡입 수술은 수술 이후 약 4주가 지나야 육안으로 사이즈 감소를 확인, 8주 이후 최종 수술결과를 확인할 수 있다. 메일 시스템은 실시간으로 캐뉼라의 궤적 정보를 수치화해 멍과 뭉침, 염증, 사이즈 변화, 라인 변화 등 수술결과를 즉각적으로 피드백 한다.
김남철 대표는 "의료진의 감과 촉을 통해 집도하는 지금까지의 지방흡입 수술은 수술 경험에 따라 결과가 크게 다르게 나오는 경우가 많았다"면서 "365mc만이 가질 수 있는 압도적인 지방흡입 수술 건수를 통한 빅데이터 분석으로 메일 시스템을 보다 정교화해 나갈 것이며, 즉각적인 수술결과 피드백을 통해 수술방의 패러다임을 바꾸어 나가겠다"고 말했다.
박전규 기자 jkpark@
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