AI가 지켜본 뇌수술…런던 의료진, 시력 위협한 11㎜ 뇌종양 제거

런던의 한 수술실에서 인공지능이 뇌수술 현장을 실시간으로 분석했다. 영국 유니버시티 칼리지 런던(UCL)과 유니버시티 칼리지 런던 병원(UCLH)은 런던 국립신경·신경외과병원에서 뇌종양 제거 중 AI가 신경외과 의사를 실시간으로 보조한 첫 사례라고 밝혔다. 1

AI는 수술팀이 내시경으로 보는 영상을 분석해 종양 주변의 혈관과 신경 등 주의해야 할 구조를 식별했다. 다만 수술 방법을 스스로 결정하거나 기구를 조작한 것은 아니다. 모든 판단과 수술 수행의 책임은 의료진에게 있었다. 1

환자는 누구였나

환자는 영국 베드퍼드셔에 사는 48세 Rhys Hibbert다. 고객 서비스 관리자로 일하면서 지역사회 봉사활동에도 참여해온 그는 2024년 12월 산책 중 쓰러진 뒤 발작을 일으켰고, 검사에서 뇌하수체에 있는 11㎜ 크기의 양성 종양을 발견했다. 1

종양은 시신경 주변을 압박하고 있었다. 치료하지 않을 경우 시야가 점점 좁아지고 결국 실명으로 이어질 수 있는 위치였다. 수술을 통해 종양은 제거됐고 환자의 시력은 보호됐다. 다만 제공된 임상 보고에는 장기 회복 과정에 관한 자세한 내용이 없어, 현재 확인되는 근거는 수술 직후의 결과를 뒷받침하는 수준이다. 1

왜 뇌하수체 종양 수술은 까다로운가

뇌하수체는 두개골 바닥 깊숙한 곳에 있으며, 시신경과 주요 혈관인 경동맥에 매우 가깝다. 이 부위에서는 종양을 충분히 제거하지 못하면 일부가 남을 수 있고, 반대로 주변 구조를 건드리면 심각한 출혈이나 뇌졸중, 시력 손상으로 이어질 수 있다. 14

의료진은 내시경을 이용해 수술했다. 기존에는 수술 전 촬영한 영상에 크게 의존했다면, 이번에는 수술 중 내시경 카메라가 보내는 영상을 AI가 실시간으로 분석했다. AI는 수술이 진행되는 동안 화면 속 해부학적 구조를 추가로 확인하는 시각적 보조 장치 역할을 했다. 1

AI는 실제로 무엇을 했나

UCL 호크스 연구소와 관련 연구진이 개발한 시스템은 자율 수술 로봇이 아니라 의사결정 지원 도구다. 시스템은 수술 영상을 분석해 다음 요소를 식별하거나 강조하도록 설계됐다.

• 종양 주변의 주요 혈관과 신경
• 수술에 사용되는 기구
• 기구와 조직 사이에서 일어나는 상호작용 111

쉽게 말해 AI는 수술팀에 ‘추가로 한 쌍의 눈’을 제공했다. 위험 가능성이 높은 영역이나 피해야 할 구조를 표시하면, 의료진이 이를 참고해 다음 수술 단계를 결정하는 방식이다. AI가 수술 기구를 직접 움직이거나 의료진의 판단을 대신하거나 명령을 무시한 것은 아니다. 1

이 차이는 중요하다. 이번 사례는 실시간 AI 보조가 실제 수술에 적용될 수 있음을 보여준 것이지, AI가 혼자 안전하게 신경외과 수술을 수행할 수 있거나 모든 환자의 치료 결과를 개선한다는 의미는 아니다.

누가 수술했고, 누가 기술을 개발했나

수술은 UCL 퀸스스퀘어 신경학연구소 교수이자 국립신경·신경외과병원 자문의인 Hani Marcus 교수가 집도했다. UCL 박사과정 연구자이자 UCL·UCLH 신경외과 전공의인 Danyal Khan도 수술과 연구에 참여했으며, 관련 작업을 이끌었다. 1

기술은 UCL 호크스 연구소의 다학제 연구팀이 개발했다. Sophia Bano 박사가 기술 책임자로 소개됐으며, 연구진이 참여한 ‘수술 로봇 비전’ 그룹은 해부학적 구조와 수술 카메라, 기구의 움직임을 실시간으로 분석하고 수술 전·중 영상 및 다른 센서 데이터를 결합하는 연구를 진행하고 있다. 2

AI는 어떻게 훈련됐나

AI는 과거 내시경 뇌하수체 수술 영상으로 구성된 대규모 주석 데이터셋을 이용해 훈련·평가됐다. 연구진은 수백 편의 영상을 활용했다고 설명했으며, UCL의 2023년 연례 보고서는 시스템이 200편이 넘는 영상을 분석했다고 밝혔다. 보고서에 따르면 AI는 10개월 동안 한 명의 외과의가 수년간 쌓을 수 있는 수준의 사례 경험에 해당하는 데이터를 학습했다. 14

훈련의 목표는 AI가 수술 단계와 수술 기구, 기구와 조직의 상호작용을 인식하도록 하는 것이었다. 관련 연구에는 수술 중 합병증을 일으킬 가능성이 있는 상황을 감지하고, 뇌하수체 수술의 주요 단계에서 중요한 해부학적 구조를 식별하는 기능도 포함된다. 11

어떤 장비와 지원이 사용됐나

시스템은 의료기기 환경에서 실시간 AI 애플리케이션을 실행하도록 설계된 엔비디아(NVIDIA)의 Clara IGX 플랫폼에서 작동했다. 임상시험은 영국 국립보건·의료연구원(NIHR)과 구글의 지원을 받아 진행됐으며, NIHR UCLH 바이오메디컬 연구센터, 영국 왕립외과학회, EPSRC, 웰컴도 추가로 지원했다. 1

‘외과의를 위한 ChatGPT’라는 목표

UCL 연구진이 그리는 장기적 목표는 수술 현장을 실시간으로 이해하는 ‘수술 코파일럿’이다. 이 시스템이 해부학적 구조와 수술 동작을 인식하고, 필요한 순간에 의료진에게 정보를 제공하도록 만드는 구상이다. 연구진은 이를 간단히 ‘외과의를 위한 ChatGPT’라고 표현해왔다. 12

다만 이는 미래의 방향성을 설명하는 표현이다. 이번 수술이 입증한 것은 뇌하수체 수술을 위한 제한적이고 집중된 시각적 의사결정 지원 기능이다. 현재 시스템이 일반적인 대화 능력을 갖췄거나 수술을 자율적으로 계획·수행할 수 있다는 뜻은 아니다.

영국 정부 반응과 다음 단계

영국 보건혁신부 장관 James Frith는 이번 사례를 AI가 새로운 형태의 의료를 가능하게 한 사례로 평가하면서도, 적절한 안전장치가 필요하다고 강조했다. NIHR의 Mike Lewis 역시 의료 분야에서 기술과 혁신을 확대하려는 흐름과 연결되는 성과라고 설명했다. 1

이번 수술은 초기 임상시험의 일부로 진행됐다. 한 명의 환자 사례만으로는 다른 의료진, 병원, 종양 위치, 환자군에서도 시스템이 같은 수준으로 작동한다고 결론 내릴 수 없다. UCL과 협력 기관은 더 폭넓은 임상시험을 계획하고 있지만, 제공된 자료에는 대규모 시험의 최종 참가자 수와 장소, 일정이 구체적으로 제시돼 있지 않다. 1

이번 사례의 의미는 분명하지만 제한적이다. AI는 고위험 뇌수술에 ‘추가적인 눈’으로 참여했고, 숙련된 신경외과 의료진은 끝까지 수술을 통제했다. 앞으로의 핵심 과제는 이 보조 기능이 더 많은 수술에서 안전성을 해치지 않으면서 일관된 이점을 제공하는지 확인하는 일이다.