AI와 로봇공학의 의료 분야 활용 이유 

• 정확성 및 효율성 향상: AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 질병의 조기 발견과 정확한 진단을 가능하게 합니다. 예를 들어, AI는 유방촬영술을 30배 빠르게 해석하고 99%의 정확도로 판독하여 불필요한 생검의 필요성을 줄입니다. ​
  
  

• 수술의 정밀도 개선: 로봇 보조 수술 시스템은 외과의사의 능력을 보완하여 보다 정밀하고 최소 침습적인 수술을 가능하게 합니다. 이는 환자의 회복 시간을 단축시키고 합병증의 위험을 감소시킵니다. ​
  
  

• 의료 인력 부족 문제 해결: AI와 로봇은 반복적인 업무를 자동화하고, 의료 전문가들이 보다 복잡한 환자 관리에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이는 특히 고령화 사회에서 증가하는 의료 수요를 충족시키는 데 도움이 됩니다.

기존 의료기기와 AI 기반 의료 로봇의 차이점 

• 자율성 및 학습 능력: 기존 의료기기는 주로 의료진의 직접적인 조작에 의존하지만, AI 기반 의료 로봇은 머신러닝 알고리즘을 통해 스스로 학습하고 환경에 적응하여 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. ​
  
  

• 데이터 처리 능력: AI 의료 로봇은 방대한 양의 의료 데이터를 실시간으로 분석하고 활용하여 최적의 치료 방침을 제시할 수 있습니다. 이는 기존 기기와의 주요한 차별점입니다. ​
  
  

• 다기능성: AI 기반 로봇은 단순한 기계적 역할을 넘어, 환자 모니터링, 데이터 분석, 의사 결정 지원 등 다양한 기능을 수행하며, 이는 기존 의료기기의 한계를 뛰어넘습니다.

적용 방식: AI 알고리즘과 로봇 공학을 결합하여 외과의사의 수술 능력을 향상시키며, 보다 정밀하고 최소 침습적인 수술을 가능하게 합니다.​

사례:

• 다빈치 수술 로봇 시스템: 이 시스템은 외과의사가 콘솔을 통해 로봇 팔을 조작하여 미세한 수술을 수행할 수 있도록 지원합니다. 고해상도 3D 비전과 정교한 제어 기능을 제공하여 수술의 정확성을 높입니다.

• Symani 수술 시스템: Medical MicroInstruments(MMI)에서 개발한 이 로봇은 손떨림을 최소화하여 미세 수술의 정밀도를 향상시킵니다. 2024년 4월에 FDA 승인을 받아 다양한 미세 수술에 활용되고 있습니다.

적용 방식: AI를 활용하여 환자의 움직임을 분석하고, 개인 맞춤형 재활 운동을 제공하여 신경계 손상이나 근골격계 질환으로 인한 기능 회복을 돕습니다.​

사례:

• Hybrid Assistive Limb(HAL): 사이버다인(Cyberdyne)에서 개발한 외골격 로봇으로, 사용자의 신경 신호를 감지하여 움직임을 보조합니다. 예를 들어, 척수 손상을 입은 환자가 HAL을 사용하여 보행 능력을 향상시키는 데 도움을 받고 있습니다. ​

• Lokomat: Hocoma에서 개발한 로봇 시스템으로, 하지 마비 환자의 보행 재활을 지원합니다. 로봇이 환자의 다리를 가이드하여 자연스러운 보행 패턴을 학습하도록 돕습니다. 

적용 방식: AI 로봇이 병원 내에서 약물 전달, 물품 운반 등 반복적인 업무를 수행하여 의료진의 업무 부담을 줄이고, 환자에게 신속한 서비스를 제공합니다.​

사례:

• Moxi: Diligent Robotics에서 개발한 이 로봇은 병원 내에서 약물 전달, 실험실 샘플 운반 등 다양한 비환자 대면 업무를 수행하여 간호사의 업무 부담을 경감시킵니다. 

• TUG: Aethon에서 개발한 자율 주행 로봇으로, 병원 내에서 식사, 린넨, 약품 등을 자동으로 운반하여 물류 관리를 효율화합니다. ​

AI 기반 의료 로봇의 한계점

•  데이터 프라이버시 및 보안 문제

의료 로봇은 환자의 민감한 건강 데이터를 처리하므로, 이러한 정보의 보호가 필수적입니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 필요로 하지만, 이는 프라이버시 침해와 보안 위협의 위험을 높입니다. 따라서 강력한 보안 조치와 규제가 필요합니다. ​

• 알고리즘의 편향성 및 공정성 문제

AI 시스템이 학습하는 데이터에 편향이 존재하면, 특정 집단에 대한 부정확한 예측이나 차별적 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 인구 통계를 반영하지 않은 데이터로 학습된 AI는 일부 환자 그룹에 대해 부정확한 진단을 내릴 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다양한 데이터 세트를 활용하고, 알고리즘의 공정성을 지속적으로 모니터링해야 합니다. ​

• 높은 초기 비용과 유지 보수 부담

AI 기반 의료 로봇의 도입에는 상당한 초기 투자와 지속적인 유지 보수 비용이 필요합니다. 이러한 경제적 부담은 특히 자원이 제한된 의료 기관에서 도입을 어렵게 만들 수 있습니다. 따라서 비용 대비 효과를 면밀히 평가하고, 장기적인 관점에서 투자 전략을 수립하는 것이 중요합니다. ​

세계 AI 의료 및 헬스케어의 시장 규모 및 전망