한림대동탄성심병원, 영상인식 AI로 담관 손상 막는 로봇담낭절제술 시행

담낭절제술 시 담관 손상의 주요 원인이 되는 '담낭절제삼각'을 정확히 식별할 수 있는 AI모델이 개발돼, 수술의 정밀도와 안전성을 획기적으로 높일 전망이다.

한림대학교동탄성심병원 외과 유태석 교수(교신저자) 연구팀은 영상인식 AI를 활용해 담낭절제삼각을 실시간으로 식별하는 모델을 개발했다고 20일 밝혔다. 'ICG 형광 발현물질 근적외선 담관조영술을 통한 최소 침습 담낭절제술 중 담낭절제삼각 식별을 위한 영상인식 AI모델 구축'이라는 제목의 이 연구는 최소침습수술 분야의 SCIE급 국제학술지인 '영상 수술 및 최신 최소 침습 술기(Videosurgery and Other Miniinvasive Techniques)' 지난해 12월호에 게재됐다.

최근 담석증 환자의 증가로 담낭절제술을 받는 환자가 크게 늘고 있으나, 수술 중 '담낭절제삼각'을 정확히 식별하는 것은 숙련된 외과의에게도 쉽지 않은 일이다. 담낭에서 나오는 담낭관, 간에서 나오는 총간관, 간의 하부경계로 구성돼 있으며, 이 삼각형 구조 안으로 담낭동맥과 쓸개동맥이 지나간다. 만약 집도의가 담낭절제삼각을 정확히 식별하지 못해 담관을 손상시키면 담즙 누출로 인한 치명적인 합병증이 발생할 수 있다. 실제로 해외 조사에 따르면 외과 의사의 72%가 담낭절제술 중 담관 손상을 경험했고, 이 중 41%가 구조적 오인에서 비롯됐다.

이에 연구팀은 2018년부터 2021년까지 한림대학교의료원에서 복강경 및 로봇 담낭절제술을 받은 환자들로부터 추출한 총 3796장의 고품질 영상 데이터를 분석했다. 특히 육안으로 구별이 어려운 담낭절제삼각 부위를 명확히 시각화하는 '담관조영술' 이미지를 활용해 AI를 훈련시켰다.

개발된 AI 모델은 객체 인식 알고리즘을 기반으로 하며, 수술 중 영상 속에서 담낭절제삼각의 패턴을 실시간으로 분석해 경계 부위를 생성한다. 성능 검증 결과, 평균 정확도는 86%를 기록했으며 특히 AI가 찾아낸 담낭절제삼각이 실제 구조물과 일치할 확률인 '정밀도'는 91%, 실제 존재하는 담낭절제삼각 구조물을 빠트리지 않고 찾아낼 확률인 '재현율'은 81%로 나타나 수술 중 실시간 보조 도구로서의 신뢰성을 입증했다.

또한 이러한 정확도는 환자의 해부학적 구조나 수술 조명의 변화와 같은 다양한 조건에서도 유지됐다. 담낭절제술은 비만 등 환자의 체형이나 담낭염의 심각도에 따라 해부학적 구조가 크게 변하며, 수술 중 조명 수위나 연기 발생 등으로 시야가 제한될 때가 많다. 연구팀은 데이터를 정제하고 강화하는 기법을 통해 이러한 조건 변화 속에서도 AI가 안정적으로 담낭절제삼각을 포착할 수 있도록 설계했다.

한림대학교동탄성심병원은 지난해 3월부터 실제 이 AI모델을 담낭절제술 시 사용하고 있다. 수술 중 담낭절제삼각을 정확히 식별해 집도의가 안전영역과 위험영역을 구분할 수 있도록 도와 수술의 정확도 향상, 수술시간 단축, 수술 후 담관 손상 발생률 감소에 기여하고 있다.

유태석 교수는 "담낭절제술 시 환자에게 비만이나 중증 담낭염이 있거나, 이전 수술로 유착이 생긴 경우 담관이 명확하게 보이지 않아 다른 구조물로 오인할 수 있고 이로 인한 합병증 위험이 있다"며 "이번에 개발한 AI 모델은 집도의에게 제2의 눈이 되어줌으로써, 환자들이 정밀하고 안전한 담낭절제술을 받을 수 있는 환경을 조성할 것"이라고 설명했다.