계속해서 발전하는 로봇기술의 미래가치와 잠재력은 더 커
디지털 헬스케어는 최근 몇 년간 빠르게 발전해온 분야 중 하나이다. 이 분야는 의료 산업에 디지털 기술을 접목시켜 환자 진료 및 건강 관리를 개선하는 것을 근본적인 목적으로 한다. 이런 디지털 헬스케어 분야에서 최근 주목받고 있는 가장 큰 트랜드는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 로봇 기술(Robotics)의 활용이다. 인공지능은 의료 영상 판독, 질병 진단, 약물 발견 및 개발, 건강 상태 추적 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 예를 들자면, 의료 영상 진단 및 분석 분야에서 인공지능은 매우 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 이를 통해 의사들은 더욱 정확한 진단을 내릴 수 있으며, 환자들은 더욱 빠른 치료 계획 수립과 더불어 최적화된 진료를 받을 수 있게 된다.
또한 최근 몇 년 동안, 로봇 기술의 급속한 발전 덕분에 영상의학과 영역에서도 놀라운 혁신과 진보가 이루어지고 있다. 근본적으로 영상의학과는 인체의 내부 구조와 기능을 살펴보기 위해 다양한 영상 기술을 활용하는 의학 분야로, X-선, 초음파, 컴퓨터 단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI) 등과 같은 영상 기술들이 여기에 포함된다. 로봇 기술의 발전은 영상의학과 영역에 있어서 진단 및 시술 과정의 정확성과 안전성을 높이는 데 큰 도움이 되고 있다.
현재 영상의학과에서 로봇이 활용되는 주요한 사례 중 하나는 영상유도 로봇 지원 중재술이다. 이 기술은 혈관, 신경, 근골격계와 같은 복잡한 부위의 생검(조직검사)과 치료를 위해 정밀한 가이드와 조작을 요구하는 경우에 사용된다. 로봇은 영상 속에서 정확한 위치와 방향을 인식하여 의료진이 빠르고 정확하게 치료를 진행할 수 있도록 돕는다.
영상의학과 영역에서의 로봇 기술의 실제 활용 사례로는 ‘로빈’이 있다. 2017년에 개발된 로빈과 로빈S는 생검용 영상 중재 시술 로봇으로, 특히 폐암, 간암, 신장암 등 몸 속 깊은 곳에 암이 의심되는 부분을 정확하게 진단하기 위해 사용된다. 생검 과정에서는 의료진이 초음파, CT, MRI 등의 영상을 통해 바늘을 이용해 의심되는 조직을 떼어내 현미경으로 검사한다. 이 과정은 숙련된 의사에게도 어려운 작업이지만, 로빈과 로빈S 로봇은 이를 도와주어 의사의 숙련도에 관계없이 정확한 생검을 가능하게 한다.
로빈은 환자의 영상을 찍고, 의료진이 시술 계획을 입력하면 로봇의 소프트웨어가 바늘이 어떻게 들어가야 하는지 가이드를 제시한다. 반면, 로빈S는 실제로 바늘을 삽입해 시술하는 로봇으로 원격장치를 통해 의료진이 제어한다. 로빈S는 안전장치를 갖추고 있어, 예를 들어 대동맥 등 굵은 혈관을 찌르는 것을 방지한다. 로빈과 로빈S는 국내 대학병원의 영상의학과 연구진과 제조업체들이 상호 협력하여 개발하였으며, 이 로봇들은 경험이 많은 전문의 수준으로 바늘을 삽입할 수 있다. 또한 로빈S를 사용하면 의료진과 환자 모두 방사선에 노출되는 시간이 줄어들어 방사선 노출을 최소화할 수 있다.
앞으로의 발전 가능성도 무궁무진하다. 인공지능(AI) 기술과 로봇 기술이 계속 발전함에 따라, 영상의학과에서의 로봇 활용은 더욱 다양한 분야로 확장될 것으로 예상된다. 실시간 3D 영상 기술과 로봇 기술의 결합을 통해, 시술/수술 중인 환자의 영상을 실시간으로 보여주고 분석하는 로봇들이 개발되고 있다. 이를 통해 영상의학과 뿐만 아니라 외과 영역에서도 의사들은 수술 과정에서 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하고 대처할 수 있게 되어, 수술의 안전성과 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다. 또한, 나노 로봇 기술이 발전함에 따라, 해외에서는 영상의학과 영역에서도 이를 활용한 진단 및 치료 방법이 모색되고 있다. 나노 로봇은 인체의 혈관이나 조직 속에서 작동할 수 있는 미세한 크기의 로봇으로, 암 세포의 조기 발견 및 제거, 혈관 막힘 문제 해결, 신약 전달 등 다양한 의료 분야에서 활용될 것으로 전망된다.
영상을 통한 시술 분야에서 뿐만 아니라, 자동화된 샘플 관리 및 분석의 영역에서도 이미 로봇은 많은 역할을 해내고 있다. 영상의학과를 포함한, 전문 의료의 영역에서 질병이 의심되는 환자로부터 여러가지 검체를 획득해 내는 과정도 중요하지만, 이를 정확히 분류하고 관리하는 일은 더욱 중요한 일이며, 이러한 부분에 대한 효율성 증대는 진단의 시간을 단축시킴으로써 환자에게 좀더 만족도 높은 진료를 제공하는데 기여할 수 있다. 이미 많은 병원에서, 환자로부터 획득된 검체는 인력이 아닌 기계화된 운송 시스템(기송관, 컨베이어 벨트 등)이나 로봇을 통해 영상의학과 및 여러 진료과에서 의뢰과로 이동된다. 이러한 과정에서의 로봇의 활용은 사람이 검체를 다루거나 운송했을 시 발생할 수 있는 분류 실수, 분실 등의 문제를 미연에 방지할 수 있다. 또한 로봇은 검사 시 샘플을 관리하고 분석하는 데도 활용된다. 병리과나 진단검사의학과 등에 샘플이 수집되면, 로봇은 각 샘플을 정확하게 정렬하고 관리할 수 있다. 이러한 로봇이 관리하는 샘플 데이터베이스를 통해 의료진은 빠르고 쉽게 샘플 정보를 확인하고 검색할 수 있다. 이러한 로봇 시스템은 의료진의 업무 부담을 줄이고, 샘플 분석 과정에서의 오류 발생 가능성을 최소화한다.
지금까지 언급한 영상의학과를 포함한 의료 영역에서의 로봇 기술은 현재까지도 놀라운 발전을 이루어 내고 있으며, 앞으로도 이러한 기술의 발전은 끊임없이 진행될 것이다. 로봇 기술이 의료 분야에 더욱 더 깊숙이 통합되면서, 더 나은 진단 및 치료 방법의 제공과 함께, 의료진과 환자 모두에게 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 특히 영상의학과 분야에서의 로봇 기술의 활용은 의료 서비스의 질을 향상시키고, 새로운 진료 기회를 만들어 내는데 큰 역할을 하게 될 것이다.
