올해는 본편 논문 ▲가상 수술 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용하여 수술 영상 분할 모델을 학습시키는 방법에 대한 연구와, 워크숍 논문 ▲수술 영상에서 시간 정보와 공간 정보를 활용하여 수술 중 출혈의 발생을 인식하는 새로운 모델에 대한 연구 ▲다양한 시각 정보들의 혼합을 활용하여 수술 단계를 인식하는 새로운 모델에 대한 연구 등 총 3편을 발표했다고 회사측은 전했다.
현장에서는 AI 기술뿐만 아니라 연구에 사용됐던 RUS에 대해서도 큰 관심을 보였다. RUS는 수술 단계마다 외과의가 필요로 하는 환자 개개인의 해부학 정보를 직관적으로 제공해 수술 결과를 개선하는 AI 기반 환자 맞춤형 3D 수술용 내비게이션이다.
휴톰 Vision-AI 윤지훈 팀장은 “MICCAI에서 수술 분야는 Medical Imaging에 비해 비중이 상대적으로 작다 보니 기대가 크지는 않았는데, 생각보다 많은 관심을 보여주셔서 놀라웠다. UCL에서 휴톰과 비슷한 연구를 진행하고 계시는 분으로부터 좋은 피드백을 받기도 했고, Olympus, GE 등 대형 다국적의료기기회사의 연구자들로부터도 큰 관심을 받았다”라고 소감을 밝혔다.
하수지 기자
press@healthinnews.co.kr