형우진 휴톰 대표이사가 자사의 ‘수술 내비게이션’ 프로그램 RUS를 이용해 만든 특정 환자의 위 주변 3차원 혈관 모양과 함께 로봇 수술 기구가 들어갈 가장 최적의 위치를 시뮬레이션하는 그래픽을 보여주고 있다. 형 대표는 “환자마다 같은 가스 주입량에도 배가 부풀어지는 정도가 달라 프로그램을 정교하게 개발하는 데 어려움이 많았다”며 “세계에서 이런 것까지 시뮬레이션해서 정교한 수술이 가능하도록 돕는 프로그램은 휴톰이 유일하다”고 했다.
사람 뱃속의 장기를 절제하는 수술은 의사들이라고 마냥 쉽게 하는 일은 아니다. 형우진 세브란스병원 교수(56)는 세계에서 로봇 위암 수술을 가장 많이 했고, 로봇 위암 수술의 표준을 만들시다피 한 의사다. 그런 그도 수술을 할 때는 긴장을 늦출 수 없다. 위 주변의 혈관들을 잘 구분해 잘라낼 조직으로 연결된 혈관만 잘라야 하는 데, 자칫 간과 같은 다른 장기로 혈액을 공급하는 혈관을 잘라낼 위험이 늘 있기 때문이다. 혈관을 잘못 절단하면 로봇 수술은 중단되고, 다른 수술팀이 투입돼 환자의 배를 열어 절단된 혈관을 잇는 수술을 해야할 수도 있다.
이런 위험이 상존하는 이유는 장기 주변에 거미줄처럼 퍼져 있는 혈관의 분포나 개별 혈관의 모양이 사람마다 다 다르기 때문이다. 의대 교과서에 나오는 장기 주변의 혈관 구조와 분포는 어디까지나 일반적인 경우일 뿐이다. 형 교수는 “지금까지 수천 건의 위암 수술을 집도했지만 위 주변의 혈관 모양이나 분포가 같은 경우는 한 번도 없었다고 해도 될 정도”라고 했다.
사람들은 가족 중에 누군가 외과 수술을 받을 일이 생기면 경험이 많으면서도 유능한 의사를 찾는다. 수술을 많이 해 본 의사가 최소한의 절개로, 필요한 부분만 절제해 손상과 출혈을 줄임으로써 수술 결과를 좋게 할 것이라는 기대 때문이다. 환자나 환자 가족들의 이런 바람을 너무나 잘 알고 있는 형 교수는 외과의사로서 의사의 경험에 크게 의존하지 않고도 항상 좋은 수술 결과를 낼 수 있는 방법을 고민해야 했다. 환자마다 다른 혈관 모양을 미리 명확하게 보여 주고, 필요하면 예행 연습을 할 수 있는 시스템을 갖춰주면 그런 바람들이 실현될 것이라고 봤다. 마침 인공지능(AI)의 딥러닝 기술이 개화를 하고 있었다. 형 교수가 2017년에 창업한 스타트업 ‘휴톰’은 세계에서 처음으로 딥러닝 기술을 활용해 ‘완벽한 외과 수술’을 돕는 AI 기반 수술 ‘도구’를 만드는 회사다. 형 대표는 “그간의 연구 개발이 결실을 맺어 올해 다수의 대학병원들이 휴톰의 프로그램을 도입할 예정”이라며 “의사 개인의 경험에 덜 의존하면서, 보다 안전하고 예후가 좋은 수술을 할 수 있는 시대가 이제 열리기 시작하는 셈”이라고 했다. “환자마다 다른 환자 뱃속을 정확히 보여주는 ‘내비’ 만든 셈”
휴톰이 만든 수술용 내비게이션(러스·RUS)의 핵심 기능은 개별 환자의 CT(컴퓨터 단층촬영) 영상을 딥러닝을 활용해 자동으로 3차원 그래픽 화면으로 만드는 것이다. 특정 환자의 장기와 그 주변 혈관 분포를 디지털로 만드는 셈이다. 첫번째로 상용화되는 프로그램은 위암 등에 따른 위 절제술을 위한 용도다.
위장 주변의 혈관 모양을 보여주는 여러 CT(컴퓨터 단층 촬영) 사진들. 현재 대부분의 위암 수술은 이런 사진을 바탕으로 의사들이 혈관의 위치나 모양을 유추한 뒤 수술실에 들어간다.
일반적으로는 수술 전에 환자가 CT를 찍으면 영상의학과 의사들이 수술할 의사가 환자의 장기 주변 혈관 분포와 모양을 이해하기 쉽도록 화면을 보정을 해 넘겨준다. 수술을 할 의사는 그 화면들을 보고 자신의 경험을 살려 환자 장기 주변의 혈관 분포와 모양 등을 유추한다.
RUS 덕분에 의사들은 수술 경험이 적더라도 장기 주변의 동맥과 정맥 정확한 분포, 이례적인 혈관의 분기 지점 등을 3차원 그래픽으로 보다 명확하게 인식할 수 있다. 형 대표는 “어두운 밤길을 자동차로 갈 때 내비게이션이 있으면 몇 m 앞에서 방향전환을 해야 하는 지 알기 때문에 효율적이면서도 편안하게 운행을 할 수 있다”며 “외과 수술에서도 그런 것이 가능능해 지는 것”이라고 했다.
CT 사진을 바탕으로 휴톰이 딥러닝 기술로 3차원 그래픽으로 재현한 환자의 위 주변 혈관 분포. 사람마다 조금씩 다른 혈관이 놓인 위치나 모양을 놓치지 않고 재현함으로써 혹시 있을 수 있는 잘못된 혈관 절단 사고를 미연에 방지한다.
16일 서울 마포구 휴톰 본사에서 RUS 를 활용한 수술 장면을 직접 봤다. 연노랑색의 림프절 속에 숨어 있는 혈관을 찾을 때 RUS 화면을 참조하는 로봇 수술 기구의 움직임에는 주저함이 적어 보였다. 형 대표는 “실제로 수술을 할 때 정확한 혈관의 위치를 모르면 해당 지점까지 초음파 가위 같은 수술기구를 아주 조심스럽게 조금씩 천천히 쓸 수 밖에 없다”고 했다. 30명의 환자를 대상으로 한 임상실험에서 RUS는 모든 환자의 직경 1mm 안팎의 혈관을 100% 찾아냈다고 형 대표는 전했다.외국의 위암 환자 수술도 RUS 통해 조언 가능
CT 화면을 3차원으로 만드는 데는 휴톰이 개발한 특허 기술들이 들어 있다. 사람은 CT를 찍는 동안에 숨을 쉬기 때문에 혈관의 위치가 조금씩 변화되어 찍히게 된다. 장기 주변의 동맥과 정맥을 번갈아 찍는 동안에 먼저 촬영된 동맥의 위치가 정맥을 찍을 때는 조금 다른 곳에 위치하게 되는 것이다. 휴톰은 혈관의 이런 위치 이동을 딥러닝 기술을 활용해 정교하게 정합하는 기술을 갖고 있다.
또 다른 중요한 기술은 환자 복부의 팽창 정도를 예측하는 기술이다. 수술을 할 때는 배에 가스를 넣어 복부를 팽창시킨다. 로봇 수술을 위한 카메라와 기구가 장기를 잘 관찰하고 다루기 쉽도록 하기 위해서다. 그런데 같은 양의 가스를 넣어도 사람마다 부풀어 오르는 정도가 다르다. 근육이 많은 젊은 남자는 적게 부풀고, 운동을 잘 하지 않은 중년은 더 많이 부푸는 식이다. 이를 정확하게 예측하지 못하면 수술 기구를 집어 넣기 위해 절개해야 하는 위치를 정확하게 찾기 힘들다. 절개한 위치가 나쁘면 수술할 부위를 제대로 살피기 힘들고, 수술 기구도 좋지 않은 방향으로 삽입돼 수술 결과가 좋지 않을 가능성이 높아진다. 휴톰이 복부 팽창 예측 기술까지 만든 것은 특정 환자의 실제 장기 모양과 주변 혈관 분포를 바탕으로 미리 가상의 수술을 해 볼 수 있도록 하기 위해서다. 형 대표는 “세계적으로 유명한 의료기기 회사와 수술 로봇 회사 등이 장기 주변의 혈관을 3차원 그래픽으로 만드는 비슷한 기술을 개발하고 있지만 해부학적 구조만 보여주는 정도”라고 했다.
실제 위암 환자의 수술실에서 휴톰의 수술 내비게이션 프로그램 ‘RUS’를 활용해 로봇 수술을 하는 모습. 로봇 수술은 환자를 수술대에 눞혀두고 의사는 그 옆에서 모니터를 보며 로봇팔을 미세하게 조종하는 방식으로 진행된다.
개별 환자의 장기 주변을 디지털 자료로 만들어내는 휴톰의 기술은 원격지에 있는 환자의 수술을 조언해 줄 수 있는 도구로도 쓰일 수 있다. 실제로 휴톰은 싱가포르의 한 병원에 입원한 위암 환자의 CT 자료를 받아 3차원 그래픽 화면으로 만든 뒤 형 대표가 해당 환자를 가상의 공간에서 수술하는 영상을 찍어 싱가포로 병원으로 보냈다. 형 대표는 “외과의사들이 자신들이 가진 수술 노하우를 멀리 외국까지도 손쉽게 전달할 수 있어 의료 기술의 전파에도 기여할 것”이라고 했다.“수술의 개념을 바꿀 디지털 이노베이션, 이제부터 시작”
형 대표는 세브란스병원에 2005년에 처음 로봇 수술을 도입한 장본인 중 한 명이다. 의학에 새로운 기술을 접목시키려는 노력은 조교수로 세브란스병원에 부임하던 당시부터 시작된 셈이다. 외과의사로서 지금도 외래환자를 진료하고 위암 수술을 집도하면서 AI 개발자 등 임직원 83명인 휴톰의 대표이사까지 맡고 있다.
휴톰은 지금까지 약 262억원을 투자 받았다. 딥러닝을 활용한 영상인식기술은 세계적인 대회에서 페이스북을 앞설 정도로 수준이 높다. 그는 “2017년에 창업할 당시에는 일이 이렇게 커질 줄 몰랐다”며 “창업 6년째인 올해 첫 상용제품이 나오는 데, 앞으로는 거의 매해 신제품이 나올 것”이라고 했다.
휴톰 개요
사업 내용
환자의 빠른 회복을 위한 AI 활용 수술 기술 플랫폼
주요 제품 및 서비스
-로봇 및 복강경 수술용 환자 맞춤형 내비게이션(RUS) -수술 동영상 AI 분석 시스템(SurgGram) -수술 동영상 녹화장치(ViHub) -수술 훈련 장치(RealSurg)
주요 기술
-CT 영상 속 장기·혈관 자동 분할 분석 -CT 영상 속 동맥·정맥 정합 -복부팽창(기복) 예측 모델링
