실시간 AI가 뇌수술 중 혈관과 신경을 표시했다

2026년 5월, 런던 국립신경외과병원(NHNN) 의료진이 실시간 인공지능(AI) 보조를 활용해 뇌종양을 제거하는 수술을 시행했다. 병원을 운영하는 유니버시티 칼리지 런던 병원(UCLH)은 이를 세계 최초의 성공적인 실시간 AI 보조 뇌종양 제거 수술이라고 설명했다. 환자는 영국 베드퍼드셔에 사는 48세 남성 리스 히버트였으며, 뇌하수체에 생긴 지름 11㎜의 양성 종양이 시력에 영향을 주고 있었다. 125

이번 수술에서 AI가 직접 수술을 ‘수행’한 것은 아니다. 핵심은 의료진이 내시경으로 보는 수술 영상을 AI가 실시간으로 분석해, 좁고 복잡한 수술 부위의 주요 구조를 추가로 보여줬다는 점이다. 최종 판단과 수술 조작, 환자에 대한 책임은 처음부터 끝까지 의료진에게 있었다.

수술 중 AI는 무엇을 했나

의료진은 코를 통해 내시경을 삽입해 두개골 바닥에 있는 뇌하수체 부위에 접근했다. UCL의 호크스 연구소와 연계된 연구로 개발된 AI 시스템은 수술 중 들어오는 카메라 영상을 분석하고, 화면 속 주요 구조를 강조하거나 색상으로 구분했다. 여기에는 손상을 피해야 하는 신경과 혈관 등이 포함됐다. 56

뇌하수체 주변은 해부학적으로 매우 까다로운 부위다. 시신경과 주요 혈관이 뇌하수체 가까이에 놓여 있어, 종양 조직과 정상적인 신경·혈관을 정확히 구분하는 일이 중요하다. UCL과 UCLH는 앞서 뇌하수체와 주변 혈관·신경 부위의 작은 종양 및 핵심 구조를 찾아내는 AI 연구를 진행해 왔다고 설명한 바 있다. 19

이 시스템의 보고된 기능은 다음과 같다.

• 신경과 혈관 같은 중요 해부학적 구조 인식
• 수술 기구 식별
• 조직과 기구의 상호작용 분석
• 수술 화면에서 구조를 실시간 색상 표시 5614

따라서 이 기술은 로봇 수술 시스템이라기보다 수술 중 의사결정을 돕는 영상 안내 도구에 가깝다. AI가 독자적으로 수술 결정을 내리거나 기구를 움직인 것은 아니며, 신경외과 의료진의 판단을 대신하지도 않았다. 5

가장 이해하기 쉬운 비유는 ‘전문가의 두 번째 눈’이다. 소프트웨어가 수술 영상을 계속 살피면서, 빠르게 변하는 좁은 수술 시야에서 놓치기 쉬운 신경이나 혈관에 주의를 환기하는 방식이다.

환자 리스 히버트에게 어떤 일이 있었나

히버트는 베드퍼드셔 출신의 고객서비스 관리자로 알려졌다. 그의 뇌하수체에는 11㎜ 크기의 비암성 종양이 자라고 있었고, 보도에 따르면 종양 때문에 시력이 악화되거나 시력을 잃을 위험이 임박한 상태였다. 367

히버트는 수술 후 깨어났을 때 병실이 또렷하게 보였다고 말했다. 보도에 따르면 그는 일주일 안에 도움 없이 걸을 수 있었고, 이후 직장에 복귀했다. 주변 시야가 훨씬 넓어졌다고도 설명했다. 5

다만 한 환자의 회복 결과만으로 AI 보조 수술이 기존 수술보다 안전하다고 단정할 수는 없다. 수술 결과가 고무적인 것은 사실이지만, 기술의 일반적인 효과와 위험을 평가하려면 더 많은 환자와 다양한 수술 조건을 대상으로 한 연구가 필요하다.

약 10년간 개발된 시스템

제공된 보도에 따르면 이 AI는 복잡한 내시경 수술 영상을 실시간으로 해석하기 위한 UCL 주도의 연구를 바탕으로 약 10년 동안 개발됐다. 수술 영상 데이터를 학습해 수술 중 관련 해부학적 구조와 기구, 이들의 상호작용을 인식하도록 설계됐다. 2

다만 제공된 근거만으로는 구체적인 하드웨어 구성, 특히 NVIDIA Clara IGX의 어떤 장비가 사용됐는지 확인할 수 없다. 영국 국립보건·돌봄연구원(NIHR)이나 구글의 지원 규모와 세부적인 자금 조달 내역 역시 이 기사에서 확정된 사실로 제시하기에는 근거가 부족하다.

왜 ‘의사가 계속 통제한다’는 점이 중요한가

뇌수술은 자동화의 위험과 한계가 특히 크게 드러나는 영역이다. AI는 영상 속 패턴을 빠르게 찾아낼 수 있지만, 실제 수술팀은 환자마다 다른 해부학적 특징과 수술 상황을 종합해 신호의 의미를 판단하고 다음 행동을 결정해야 한다.

이번 수술에서 AI는 임상 전문성을 대체하는 시스템이 아니라 의사결정을 지원하는 도구로 자리매김했다. 의료진이 계속 통제권과 책임을 갖는다는 원칙은 AI가 의료 현장에 들어올 때 매우 중요한 기준이다. 56

이번 사례의 의미도 여기에 있다. AI가 실시간 수술 영상을 분석해 인간 의료진이 수술 중 상황을 파악하는 데 도움을 줄 수 있다는 점을 보여줬다. 그러나 이것이 곧 모든 환자와 모든 수술에서 AI 보조 수술이 더 안전하다는 증거는 아니다.

다음 단계는 무엇인가

연구팀은 장기적으로 수술 중 전문 지식을 제공하는 고도화된 수술 보조 시스템을 구상하고 있다. 일부 보도에서는 이를 ‘외과의사를 위한 ChatGPT’에 비유했다. 다만 이 시스템 역시 의사의 판단과 통제 아래 작동하는 보조 도구를 뜻한다. 13

제공된 자료에는 계획 중인 대규모 임상시험의 정확한 참여자 수, 일정, 평가 지표가 확인돼 있지 않다. 앞으로는 다양한 환자와 의료진, 수술 방식에서 시스템이 얼마나 안정적으로 작동하는지, 실제 치료 결과를 개선하는지 전향적 연구로 검증해야 한다.

현재로서는 런던 수술을 중요한 초기 실증 사례로 보는 것이 가장 정확하다. 실시간 AI가 뇌종양 수술 중 복잡한 해부학적 구조를 파악하는 데 도움을 줄 수 있다는 가능성을 보여줬지만, AI 보조 수술의 더 큰 약속은 단일 사례가 아니라 후속 임상 검증을 통해 입증돼야 한다.