최근 한 병원에서 지방흡입에 인공지능을 도입했다는 소식이 전해져 눈길을 끌고 있습니다. 주인공은 비만치료 전문병원연대인 365mc네트워크. 도대체 지방흡입수술과 인공지능은 어떤 관계일까요?

지방흡입술은 생각보다 위험한 일이라고 합니다. 의사가 지방을 조금식 떼어내는(?) 작업을 스트로크라고 하는데 자칫 너무 깊게 들어가면 환자에게 해를 끼치고, 너무 얕게 하면 피부가 울퉁불퉁해진다고 합니다. 환자의 비만 정도나 체형 등 여러 조건에 따라 정확한 깊이와 각도로 스트로크를 해야 하는데, 매우 숙련된 기술이 필요하다고 합니다.

그러나 이런 숙련도라는 것은 객관화 하기 어렵습니다. 어떤 의사는 금방 숙련도를 높이지만 어떤 의사들은 시간이 오래걸립니다.

김남철 365mc 회장은 의사의 숙련도와 섬세함을 계량화해야겠다고 생각했습니다. 숙련도가 낮은 의사는 어느 동작에 문제가 있는지, 무엇을 고치면 숙련도를 높일 수 있는지 파악하기 위해섭니다. 그러면 의사의 역량을 표준화할 수 있고, 비만치료의 품질을 일정 수준으로 유지할 수 있을 것입니다.

365mc는 이를 위해 사물인터넷(IoT) 기술을 도입했습니다. 365mc는 전자부품연구원과 협력해 의사가사용하는 수술 도구에 부착할 센서를 개발했습니다. 이를 통해서 수술시 의사들의 움직임을 체크했습니다. 의사들이 어떻게 움직이고 있는지 구체적인 수치, 즉 데이터로 파악할 수 있습니다.

그러나 365mc는 난관에 빠졌습니다. 센서에서 너무 많은 데이터가 쏟아져나온 것이죠. 수술 한 건에 쏟아지는 데이터가 수십만 건이라고 합니다. 전국 병원에서 발생하는 수술의 데이터를 모으면 수십억 건의데이터가 발생합니다. 이 데이터들도 각각 환자의 체중, 혈액검사 수치 여러 변수와 상관관계에 따라 달리해석해야 합니다.

너무 많은 데이터는 그냥 눈으로 봐서는 아무런 가치도 찾아낼 수 없습니다. 쓸모없는 디지털 쓰레기일 뿐이죠. 빅데이터는 적절한 기술로 분석을 해서 패턴과 유형을 구별해내야 쓸모가 있어집니다.

김 회장은 “데이터만 얻으면 될 줄 알았는데, 데이터를 얻어도 아무것도 알 수 없더라”라고 말했습니다.

365mc는 이 문제를 해결하기 위해 머신러닝과 인공지능 기술을 도입했습니다. 365mc가 인공지능 기술을 보유하지는 않았지만 마이크로소프트 애저라는 클라우드에서 제공하는 머신러닝 기술을 활용해 IoT 센서에서 쏟아지는 데이터를 분석했습니다.

그 결과 ‘M.A.I.L(Motion capture and Artificial Intelligence assisted Liposuction)’ 시스템이라는 것을 만들었습니다. 메일 시스템은 AI 알고리듬으로 잘된 수술과 바람직하지 못한 결과의 수술 데이터를 분석해 패턴화합니다. 이를 통해 지방흡입 수술 후 즉시 경과를 확인할 수 있고, 집도의가 주관적인 감이 아닌 정량화된 수술 동작 기준을 따라 안전하고 정확하게 수술할 수 있습니다.

김 회장은 “모든 수술에 똑같은 패턴 없다. 인공지능으로 할 수밖에 없다는 것 깨달았다”고 말했습니다.

M.A.I.L 시스템은 이후 365mc를 상징하는 브랜드로 자리잡았습니다. 병원은 보통 의사나 서비스, 장비 등을 앞세워 홍보하는데 365mc는 인공지능 시스템을 앞세웁니다. 최근 365mc는 대전에 대형 비만치료 전문병원 ‘글로벌365mc’를 설립했습니다. 여기에는 글로벌 지방흡입 교육센터가 들어갑니다. 인공지능 지방흡입 M.A.I.L시스템을 통해 실제 지방흡입 시술과 똑같은 훈련이 진행된다고 합니다.

글로벌365mc병원에는 인공지능 지방흡입 연구소도 설립될 예정입니다. 연구소에서는 365mc가 마이크로소프트와 함께 개발한 인공지능 지방흡입시스템 M.A.I.L.시스템과 관련해 지방흡입 수술 및 수술 동작 데이터를 이용해 스트로크 모션의 파형 및 피하지방 층의 공간을 분석합니다.

전문가들이 하는 일은 대부분 개인이 역량이 중요한 업무가 많습니다. 이런 일들은 대부분 전문가의 개인기에 따라 업무의 결과가 달라지곤 합니다. 그러나 365mc 사례를 보면 이런 일들도 데이터화 해서 표준화하고 성과를 개선할 수 있다는 사실을 알 수 있습니다. 디지털 트랜스포메이션이 화두로 떠오른 이 시대에 가장 중요한 일 중 하나가 바로 데이터를 자산으로 활용하는 것 입니다.

김 회장은 “저희는 비만 수술 영역에서 국한해서 하고 있지만 의료행위 중에는 의사의 감에 의존하고 있는 분야가 많다”면서 “이런 AI 기술은 다양한 의료시술 영역으로 확장이 가능할 것”이라고 말했습니다.

글. 바이라인네트워크
<심재석 기자>shimksy@byline.network