‘AI·마이크로로봇’ 융합, 비침습 의료 중재 기술 주목

AI와 마이크로로봇의 융합이 비침습 의료 중재 기술로 주목받고 있는 가운데 임상 결과 검증을 통해 의료 시스템 효율성을 높인다면, 환자 치료 성과 향상에도 기여한다는 전망이 나와 주목된다. 

한국보건의료연구원이 최근 발간한 '의료 분야에서 AI와 마이크로로봇의 융합' 리포트는 현재 캡슐내시경을 비롯한 일부 의료 분야에서 실제 AI 기반 마이크로로봇 기술이 적용되어 그 가능성이 입증되고 있으며, 향후 더욱 다양한 의료 영역으로 확장될 것으로 기대했다.

마이크로로봇은 정밀한 의료 시술을 수행하는데 필수적인 고해상도 영상처리, 정교한 추적 및 제어 기술을 필요로 하며, AI는 이러한 기술을 지원하는 핵심 요소로 실시간 데이터 분석, 적응형 제어 알고리즘 개발, 복잡한 생체 내부에서의 의사결정 보조 등의 역할을 한다. 

머신러닝(Machine Learning, 이하 ML)은 마이크로로봇의 의료 분야 활용에서 다양한 기술적 난제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 평가된다. 

특히 의료 분야에서도 ML의 적용은 유망하다. 수술 로봇에 ML 알고리즘을 적용하면 외과 수술의 정밀도를 높이고, 의료진의 부담을 줄이는데 기여할 수 있다는 것이다. 

또한 ML 기술의 의료 영상 분석에 활용하면 병변 검출과 질병의 조기 진단을 보다 정밀하게 수행할 수 있어 진단 정확도가 향상될 수 있다. 

의료 영역에서 응용사례로는 캡슐내시경, 수술 로봇, 갭슐형 로봇 등으로 활용된다. 

보고서는 "AI 기술은 마이크로로봇의 생체의학적 활용을 확장하고 임상 도입을 앞당기는데 중요한 역할을 할 것으로 여겨진다"면서 "ML 알고리즘은 마이크로로봇 연구에서 발생하는 다양한 기술적 과제를 해결하는 데 기여할 수 있다"고 설명했다. 

이어 "의료 영상 분석의 정밀도를 향상시키거나, 환경 변화에 적응하는 운동 제어 시스템을 개발할 수 있다"면서 "이러한 기술적 진보는 마이크로로봇의 의료적 활용 가능성을 높이는 동시에 궁극적인 목표인 환자의 치료 효과 개선에 도움을 줄 것"이라고 강조했다. 

다만 이러한 유망 기술의 임상 도입을 촉진하기 위해서는 대규모 데이터셋 구축 및 개방형 연구 환경 조성이 필요하며, 객관적이고 표준화된 성능 평가 방법이 마련되어야 한다. 

또한 데이터 보안 및 윤리적 문제를 고려한 규제 체제 정비, 다학제 전문가 간 협력, 관련 의료진의 교육 훈련 강화, 임상 중심의 연구 설계가 중요할 것으로 평가된다. 

이에 보고서는 ▲다학제 협력의 중요성과 ▲의료진의 적극적인 참여와 교육, ▲임상 중심의 연구 설계를 제안했다. 

보고서는 “AI와 결합된 마이크로로봇 기술은 의료 혁신을 촉진할 강력한 도구가 될 것으로 예상된다”며 “지속적인 연구 개발과 철저한 임상 검증을 거쳐, 의료 서비스의 효율성을 높이고 환자 치료의 질을 향상하는데 기여할 것”이라고 강조했다.