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수술 로봇, 외과 의사 대체 가능할까…“80% 정도는 가능할지도”
2019-06-13 09:21:00
김효은
▲프레드 몰 박사는 수술용 로봇은 계속 개발되고 있으며 성공적인 수술을 위해 의과의사의 기술에 의존할 필요가 없어질 것이라고 주장한다(사진=ⓒ123RF)

첨단 기술이 의료 분야까지 미치고 있다.

특히 외과 의사의 역할에 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 궁금증이 점차 높아지고 있다.

일각에서는 외과 의사의  80%정도가 로봇으로 대체 가능하다는 분석이 나오고 있다.

로봇 수술

프레드 몰 박사는 1982년 의학 레지던트 시절, 키홀 수술을 시행한 외과의를 보조한 경험을 시작으로 의료 기기 기술 분야에 뛰어들었다.

당시 의료진은 고화질 카메라를 부착한 가늘고 긴 도구를 작은 절개 부위에 삽입해 외과 수술을 수행했다. 몰 박사는 해당 절차를 수행하는 더 정확하고 정밀한 방법이 있어야 한다고 믿었다.

이후 몰 박사는 지금껏 가장 잘 알려진 다빈치 수술 시스템을 개발했다. 이 산업용 로봇은 전자 제어장치에 의해 움직이며, 외과의가 비디오 모니터를 통해 직접 작업 과정을 확인할 수 있다.

로봇 수술은 병원에서 점차 보편화됐으며 현재 가장 잘 팔리는 수술 로봇인 다빈치는 몰 박사의 인튜이티브 서지컬 회사 가치를 500억 달러(약 59조 2,150억 원)까지 끌어올렸다.

모나크 플랫폼

몰 박사는 로봇 수술은 여전히 발전 단계에 있으며 성공적인 수술을 위해 의과의사의 기술에 의존할 필요가 없어질 것이라고 주장한다.

블룸버그 비즈니스위크가 보도한 바와 같이 몰 박사는 비밀리에 수년간 기술 개발에 박차를 가했고 최근 새로운 외과 수술 로봇을 고안해냈다.

몰 박사의 최신 발명 로봇인 ‘모나크 플랫폼’은 파란색 관이 부착된 팔을 이용해 의료진이 인체 내에서 카메라와 수술 기구를 자유롭게 조종할 수 있게 해준다.

최근 이 장치는 미국 식품의약국(FDA)에 의해 폐 수술 시 의사의 감독 하에 사용하도록 허가를 받았다. 곧 폐의 암 발병을 진단하고 제거하는데 사용될 전망이다.

이 새로운 로봇은 X-box 콘솔용 컨트롤러를 이용해 수동으로 제어할 수 있다. 현재로서는 플랫폼 사용에 동의하는 의료진이 로봇을 운전하게 될 것이다.

비전문가가 이 장치로 폐생검을 수행할 것으로 예상되지는 않지만 특히 종양으로 의심되는 경우 외과의사의 감독 하에 간단한 폐 진단 절차를 수행할 수 있다.

몰 박사는 가까운 장래에 이 로봇이 의료인의 감독 없이 스스로 진단을 수행할 수 있을 것으로 보고 있다.

실제 몰 박사는 가장 치명적인 암 중 하나인 폐암을 표적으로 삼아 이 로봇을 계발했으며, 해당 의학 분야에서 로봇의 능력을 증명하는 것은 기계에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 것으로 기대하고 있다.

▲기술이 실제 의료진과 외과 의사를 대신할 수 없다고 믿는 사람들도 있다(사진=ⓒ123RF)

인간 대 기계

그러나 기술의 놀라운 진보에도 불구하고 여전히 기술이 의료진과 외과의를 대신할 수 없을 것이라고 믿는 사람들도 많다. 인공지능 기술의 발전과 컴퓨터 지능이 어떻게 인간 의사를 대체할 것인지에 대해서는 많은 논쟁과 논란이 존재한다.

실리콘밸리 투자자인 비노드 코슬라조차도 의사의 80%가 인공지능으로 대체될 것이라고 말한 바 있다. 반면 메디컬 퓨처리스트에 따르면 의학 전문가들은 공포심을 조장하는 선전에 의료계가 동요하지 않기를 촉구하고 있다.

그러나 이러한 예측 중 많은 부분은 의료 부문과 외과 의료진의 진정한 목적을 이해하지 못하는 기업가와 기술자들이 만들어냈다.

의료 종사자들은 앞으로 인공 지능으로 대체될 가능성이 가장 높은 직종으로 의료 기술사, 의료정보 관리자 등을 거론하고 있다.

의료진은 인공지능과 기계 덕분에 몇몇 의무감에서 벗어나게 될 것이다. 그러나 또 다른 의무를 얻게 될 가능성이 높다.

인간의 역할

장기적으로 기계가 의사의 자리를 대신할 수 없는 여러 가지 이유가 있다. 인간은 타인의 욕구를 이해하고, 듣고, 주의를 기울이는 공감 능력이 있다.

생명이 달린 위험한 수술을 수행할 때 환자들은 힘든 시간 동안 지지자 역할을 해줄 외과 의사를 필요로 한다.

이와 별도로 진단을 내리고 환자의 상태를 파악하는 것은 흔히 독창성과 창의성이 요구되는 비선형적 과정일 수 있다. 측정과 데이터는 환자의 상태를 밝혀주지만, 이러한 자료가 질병의 증상이나 발병 원인과 항상 일치하는 것은 아니다.

컴퓨터 알고리즘을 벗어난 요소는 얼마든지 있을 수 있으며 아무리 기계나 인공지능이 정교하다 하더라도 결과를 해석하는 일에는 언제나 인간적인 요소가 필요하다.

장기적으로 볼 때 기계는 인간을 대체할 수 없다. 하지만 의료 분야의 성과를 높이기 위해 인간과 기계는 타협점을 찾고 협력할 수 있을 것이다.


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