외과 의사들 사이에서 인공지능의 활용이 긍정적인 영향을 미치고 있다. 지난 10월 23일 월요일 매사추세츠주 보스턴에서 열린 '미국외과학회(ACS) 임상 회의 2023'에서 AI를 업무에 도입하고 잠재적인 응용 분야를 연구하는 외과 의사들은 이 기술이 수술 전, 수술 중, 수술 후 환자 치료에 어떻게 변화를 가져오고 있는지 설명했다.

설명회를 주재한 켄터키대학교 소아외과 전문의 다니엘 S. 월시(Danielle S. Walsh) 박사는 "인공 지능은 마취 사용, 항생제 발견, 최소 침습 수술의 도입이 수술 관리를 변화시킨 것과 같은 방식으로 수술을 변화시킬 준비가 되어 있다"고 말했다.

예측 분석에서 AI의 가능성

중요한 논의 중 하나는 부작용과 합병증을 예측하는 AI의 역할이었다. 외상 및 급성 치료 수술 전문가인 플로리다대학교의 UF 지능형 중환자실의 외과 조교수이자 연구 책임자인 타일러 J. 로프터스(Tyler J. Loftus)는 머신 러닝 모델이 수술 후 치료 결정에 도움을 주는 가에 대해 "수술 후 분류 결정은 환자의 치료 과정에서 중요하다. 머신 러닝을 사용하여 어떤 환자가 중환자실에 가야 하는지, 어떤 환자가 병원에 가야 하는지에 대한 권장 사항을 제시할 수 있다."고 설명했다.

압박이 심한 상황에서 의사 결정 강화

캘리포니아대학교의 데이터 과학 및 혁신 부학장이자 외상 수술 전문가인 레이첼 A. 콜컷(Rachael A. Callcut)은 고부담, 고압 수술 환경에서의 AI 적용에 대해 설명했다.

그는 "공급 업체의 의사 결정은 실시간으로 종합할 수 없을 만큼 엄청난 양의 데이터가 제공되기 때문에 매우 복잡하다. 그래서 AI의 힘을 활용하여 이러한 결정을 내릴 수 있는 기술을 개발했다. 더 안전하고 시기적절한 결정을 내릴 수 있으며, 경험자가 없는 곳에 전문 지식을 제공할 수 있다."고 말했다.

수술 정밀도에서 AI의 역할

월시 박사는 AI 기술이 어떻게 수술 과정을 더욱 안전하게 만드는지에 대한 실질적인 예에 대해서 "담낭에는 나무의 가지와 같은 가지가 있다. 담낭을 넘어가는 가지가 하나 있는데, 모든 가지 중에서 정확한 가지를 찾아야 한다. 수술에서 일어날 수 있는 실수 중 하나는 누군가가 잘못된 가지를 자르는 것이다. 수술실의 외과 의사가 잘못된 가지를 자르려고 한다면 잘못된 구조를 자르려고 한다는 경고의 빨간색 깜박이는 신호가 나타날 수도 있다."고 말했다.

AI 통합에서 인간적 측면은 여전히 중요

그러나 보건과학대학교 외과 부교수이자 이노바 페어팩스병원의 외과 의사인 흉부외과 전문의 하산 A. 테스(Hassan A. Tetteh)는, 이러한 기술 발전 속에서도 패널리스트들은 의료 분야에서 인간의 접촉이 대체할 수 없는 측면을 강조했다.

그는 "AI가 수술의 모든 것을 변화시키겠지만 환자와 의사의 연결처럼 가장 중요한 것에는 영향을 미치지 않을 것이다. 우리는 여전히 이러한 인간적 요소를 조정해야 할 것이다."고 말했다.

개별 환자 치료에 AI 맞춤화

환자 치료를 개인화할 수 있는 AI의 잠재력에 대해서도 논의했다. 로프터스 박사는 정확한 결과를 예측하고 환자의 상태를 이해하여 맞춤형 권장 사항을 제공함으로써 복잡한 수술 결정에 직면한 환자를 돕는 AI의 역할에 대해 "인공 지능이 일상적인 업무를 자동화하면 의사와 간호사는 경험과 직관의 지혜를 활용하여 환자 치료의 더 깊고 중요한 측면에 집중하고 주의를 기울일 수 있다."라고 설명했다.

잠재적 부채 탐색

새로운 기술에는 새로운 책임과 잠재적인 책임이 따른다. 미네소타대학교 의과대학 외과 부교수이자 중환자 및 급성 치료 수술 전문가인 크리스토퍼 J. 티그나넬리(Christopher J. Tignanelli) 박사는 의사, 의료 시스템, AI 개발자 또는 제조 업체를 포함한 다양한 이해관계자에 대한 법적 영향에 대해 논의했다. 그는 이러한 주체들이 책임 문제에 직면할 수 있는 시나리오를 강조하면서, AI 통합이 더욱 보편화됨에 따라 표준 관행을 정의하고 법적 환경을 이해하는 것이 중요하다는 점을 역설했다.

인간의 통찰력과 AI의 결합

베스 이스라엘 디코니스 메디컬 센터(Beth Israel Deaconess Medical Center)의 외과 조교수이자 하버드 의과대학 생물의학 정보학 강사인 외상 및 중환자 전문가 가브리엘 A. 브랫(Gabriel A. Brat)은 외과 의사의 직관과 AI 알고리듬 간의 공생 관계를 강조하며 "환자에게 일어난 일에 대해 외과의사의 직관을 취하고 수술 후 합병증을 예측하기 위해 이미 구축된 알고리듬을 적용하면 더 나은 성과를 얻을 수 있다."고 말했다.

AI의 역할은 ‘지원’

매사추세츠 종합병원의 박사후 연구원인 제니퍼 A. 에크호프(Jennifer A. Eckhoff) 박사는 "AI의 궁극적인 목표는 외과의사를 대체하는 것이 아니라 증강, 개선, 지원하는 것"이라고 말했다.