수술실 피지컬 AI 연구센터: 수술 보조 로봇 파운데이션 모델과 안전 프로토콜 발표 정리

핵심 메시지

• 연구 목표는 집도의를 대체하는 로봇이 아니라, 시야 확보와 도구 전달 같은 수술 보조 인력의 역할을 맡는 로봇이다. 기술·규제·안전 장벽을 고려한 현실적 선택이다.
• 수술 종류마다 별도 모델을 만들지 않고 공통 기반을 먼저 세워, 병원에서 언제든 꺼내 쓸 수 있는 표준화된 수술 보조 로봇을 만드는 것이 지향점이다.
• 연구팀은 수술실 전경 영상·음성·수술 이미지 등 여러 입력을 통합해 이해하는 파운데이션 모델을 먼저 공개했고, 여기에 로봇 제어를 붙이는 방식으로 나아간다.
• 단순히 다음 행동만 예측하는 기존 로봇 모델과 달리, 월드 모델로 다음 상태를 예측하고 힘 센서 데이터까지 함께 녹여 낼 수 있는 구조를 지향한다.
• 센터가 가장 먼저 논의하려는 주제는 기술이 아니라 안전이다. 협업 중 안전 보장, 비상 시 정지 프로토콜, 의사별 수술 습관에 맞춘 개인화가 초기 과제로 제시됐다.

쉽게 이해하기

발표는 왜 수술실인가라는 물음에서 시작한다. 국내 의료진의 주당 근무 시간은 매우 길고, 환자 입장에서는 외래 예약도 어렵고 진료 시간도 짧지만 반대로 의사 입장에서는 많은 환자를 감당하느라 살인적인 일정에 시달린다. 발표자는 이런 상황이 생명을 잃는 결과로 이어지는 경우가 적지 않다고 말한다. 수술을 받아야 할 응급 환자가 있는데도 인력이나 공간이 준비되지 않아 수술방을 찾아 헤매다 사망하는, 이른바 '수술방 뺑뺑이'가 대표적이다. 특히 수술실은 높은 집중력과 체력을 동시에 요구하는데 일정까지 빡빡하면 고난도 수술을 계속 이어 가기 어렵다. 그래서 의료 공백을 사람으로만 채우려 하지 말고 수술 로봇으로 효율을 높이는 일이 필수라는 결론에 이른다.

다음 질문은 '어떤 로봇을 만들 것인가'다. 이상적인 지향점은 집도의를 대체하는 로봇이겠지만, 여기에는 기술적 발전뿐 아니라 규제와 안전 문제가 함께 걸린다. 발표자는 수술실을 다시 들여다보면 집도의 외에 석션을 하고, 조직을 잡아 주고, 라이트를 비춰 주는 보조 인력이 매우 많다는 점에 주목한다. 그래서 당장의 응급 사각지대를 해결하기 위해서는 집도의가 아니라 수술 보조 인력을 로봇으로 대체하는 편이 낫다고 판단했고, 센터의 목표를 수술 보조 로봇으로 정했다. 시야 확보와 도구 전달 같은 보조 업무를 어떻게 로봇으로 옮길 수 있을지에 대한 논의와 실증을 시작한다는 계획이다.

구조는 이렇다. 수술실 전경 영상, 음성, 수술 이미지 등 여러 데이터가 입력으로 들어오고, 수술 보조 로봇 파운데이션 모델을 거쳐 집도의와 로봇이 협업하는 형태다. 메스를 달라고 하면 보조 간호사가 건네주던 역할을 로봇이 하고, 나아가 다음 단계에서 어떤 수술이 진행될지 미리 예측해 수술을 고도화하는 역할까지 노린다. 다만 로봇이 어떤 형태여야 하는지는 아직 정해지지 않았고 센터에서 논의를 많이 해야 할 부분이라고 발표자는 덧붙인다.

설계 철학의 첫 번째는 공통 기반이다. 수술 종류가 워낙 많은데 종류마다 로봇과 모델을 따로 만들면 안 된다는 것이다. 수술이 달라지면 필요한 기구만 달라지게 하고, 로봇과 모델처럼 공통으로 가져갈 수 있는 부분은 최대한 공유한다. 그래서 매번 새로 만드는 로봇이 아니라 병원에서 언제든 꺼내 쓸 수 있는 표준화된 수술 보조 로봇이 최종 목표로 제시된다.

기술적으로 가장 큰 난제는 로봇 파운데이션 모델을 어떻게 만들 것인가다. 발표자는 미국의 여러 기업과 중국의 학교·기업들이 파운데이션 모델을 만들고 있는 반면, 한국에서는 연구실 단위에서 파운데이션 모델을 만드는 시도가 많지 않았다고 짚는다. 수술 보조 로봇을 만들려면 수술 전경 영상과 음성 등 여러 입력 양식을 통합적으로 이해하는 모델이 먼저 필요했고, 연구팀은 지난해 여름부터 이를 만들어 공개했다. 이 모델은 아직 물리적 제어를 담당하는 모델은 아니고, 여러 양식을 이해한 뒤 그 바탕에서 생성까지 하는 형태다. 실제로 이해도가 높아지고 음성과 영상을 동시에 만들어 내는 일도 가능해졌다고 설명한다.

그 앞단의 통합 이해 부분을 떼어 내 뒤쪽에 로봇 제어를 붙이는 것이 다음 단계다. 사람이 오감으로 세상을 이해하듯 여러 양식을 함께 이해한 뒤, 실제로 범용 로봇을 조종할 수 있게 만든다는 구상이다. 기존 로봇 제어 모델이 단순히 다음 액션을 예측하는 데 그친다면, 여러 양식을 동시에 이해하는 구조에서는 월드 모델을 통해 행동을 기반으로 다음 상태를 예측할 수 있고, 의료에서 특히 중요한 힘 제어를 위해 힘 센서 같은 데이터도 함께 녹여 낼 수 있다. 범용 로봇 모델은 발표 시점 기준 약 2주 뒤 공개될 예정이라고 밝혔다. 이후 수술 데이터와 수술실 환경 데이터를 반영하는 단계를 거쳐 수술 보조 로봇 파운데이션 모델을 완성하는 3단계 계획이다.

모델이 완성돼도 곧바로 로봇을 배포할 수는 없다. 발표자가 가장 중요하다고 꼽은 것은 안전이다. 수술 환경에서는 한순간의 작은 실수도 생명과 직결되기 때문이다. 센터가 가장 먼저 논의하려는 질문은 로봇이 사람과 협업하면서 어떻게 안전을 보장할 것인가, 로봇이 제대로 동작하지 않는 비상 상황에서 어떤 프로토콜로 멈출 것인가, 힘 센서를 얼마나 미세하게 조종할 것인가다. 여기에 개인화도 과제로 들어간다. 발표자는 의사들이 스스로를 '세상에서 가장 게으른 사람들'이라고 표현했다고 전하는데, 너무 바빠 새 표준을 익힐 시간이 없으니 자기에게 딱 맞는 보조 인력이 필요하다는 뜻이다. 의사마다 수술 습관이 다르므로 빠른 동작을 원하는지 정확한 동작을 원하는지에 맞춘 개인화 로봇 모델이 필요할 것으로 보고 있다.

센터 구성도 이런 우선순위를 반영한다. 현재 공대에서는 발표자만 참여하고 의과대학에서는 여러 과의 교수진이 참여하고 있는데, 기술보다 어떤 규칙으로 만들 것인가에 대한 논의가 먼저 진행될 것이기 때문이다. 안전과 의사-로봇 소통, 규제 관련 논의를 먼저 한 뒤 그리퍼나 손 같은 하드웨어가 필요해지면 공대 교수진을 더 초청해 센터를 키워 갈 계획이다. 발표자는 로봇의 한 부분만 연구하는 것이 아니라 전 과정을 처음부터 끝까지 다뤄, 작더라도 실제 수술실 환경에서 도움이 되고 실증 가능한 로봇까지 만드는 것이 목표라고 밝혔다.

주요 인사이트

• 가장 눈에 띄는 선택은 목표를 낮춘 것이 아니라 옮긴 것이다. 집도의 대체는 규제와 안전 장벽에 막혀 있지만, 보조 인력 대체는 응급 사각지대라는 당면 문제를 지금 건드릴 수 있다.
• 수술마다 모델을 따로 만들지 않겠다는 원칙은 곧 파운데이션 모델 전략이다. 기구만 바꾸고 로봇과 모델은 공유한다는 설계가 병원 보급의 전제 조건이 된다.
• 한국 연구실 단위에서 파운데이션 모델을 만든 시도가 드물었다는 언급은, 이 센터가 의료 응용 이전에 기반 모델 역량 자체를 확보하려 한다는 뜻으로 읽힌다.
• 월드 모델로 다음 상태를 예측하고 힘 센서까지 통합한다는 구상은, 영상과 언어 중심의 로봇 모델이 의료 현장에서 왜 부족한지를 역으로 보여 준다.
• 센터가 공대 1명, 의대 다수로 출발한다는 사실 자체가 메시지다. 무엇을 만들 수 있는가보다 어떤 규칙으로 만들 것인가를 먼저 정하겠다는 순서다.

자주 묻는 질문

관련 AI 소식