2022년 10월 Frontier in Bioengineering and Biotechnology에 게재된 리뷰 논문은 79개의 게재된 논문을 이용하여 정형외과에서 수술계획이 환자에게 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 수술계획을 수립하고 수술을 진행하면 그렇지 않은 수술 결과 보다 수술 시간과 환자의 출혈량이 줄어들어 감염의 확률을 저감시킬 수 있었고, 수술 중에 촬영하는 방사선영상 기기의 사용량이 감소하여 환자의 피폭을 감소시켰으며, 회복 시간과 입원 기간을 단축시켰을 뿐만 아니라 부작용의 확률을 낮춘 것으로 조사됐다.
카비랩은 이번 연구를 통해 수작업으로 진행하던 수술계획 수립 과정에 대해 딥러닝으로 자동화할 수 있는 원천 기술력의 우수성을 세계 무대에서 입증하는데 성공하였다고 전했다. 해당 기술은 카비랩의 메인 제품인 DeepPLAN T에 적용되어 있으며, 숙련자 수작업 기준 약 1~2시간이 소요되는 작업을 십 수 초 이내 자동으로 골격과 골편 조각(골절 환자)을 정확하고 가시성 있게 분할해주는 기술로, 수술계획 수립 자동화에 있어서 핵심적인 기술이다.
이번 기술 개발을 이끈 윤도군 부대표(연세대학교 의과대학 융합의학과 겸임교수)는 "DeepPLAN T로 신설된 통합심사 트랙을 통하여 정형외과의 수술계획에 대한 비급여 수가 등재를 도전하고 있으며, 수가 등재 시 환자, 의사, 의료기관에 모두 이득이 되는 정형외과의 디지털 전환이 가능해질 것"이라고 말했다.
또한, 기술 개발에 핵심적인 역할을 하고 직접 임상시험을 진행한 울산대학교병원 정형외과 전영대 교수는 "AI가 진단을 넘어 치료와 수술에 도움을 줄 수 있는 시대가 이미 시작되었고 수술이 주된 정형외과에서는 이번 연구로 AI의 최대 수혜과 중 하나가 될 수 있을 것"이라고 말했다.
임혜정 기자
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