정창욱 대한의료온라인 슬롯 환수 율학회장(서울대병원 비뇨의학과 교수)
* 이 기사는 로봇신문 주간지 ROBOT PLUS Ver.17(2025. 12. 1일자)에 게재된 내용입니다.
피지컬 AI는 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 시스템에 AI를 결합해 센서 데이터를 바탕으로 실제 환경을 인지·이해·행동하게 만드는 기술로, 디지털 영역을 넘어 현실 세계로 확장된 AI를 의미한다는 점에서 최근 중요한 화두로 떠오르고 있다.
이와 관련 휴머노이드 로봇 회사들의 주가가 치솟고, 관심과 기대가 매우 높아지고 있다. 2025년 CES에서는 엔비디아 젠슨 황 CEO가 기조연설에서 14대의 휴머노이드 로봇과 함께 등장해 ‘피지컬 AI 시대’를 선언하며 대형 무대 퍼포먼스를 선보였고, 자율 레이싱 대회인 인디 오토노머스 챌린지(Indy Autonomous Challenge)도 CES 2025에서 ‘피지컬 AI 혁명’을 전면에 내세운 레이스와 세션을 진행했다. 또 엔비디아 GTC 2025, 로보비즈니스 등 글로벌 로봇·AI 컨퍼런스에서도 ‘파지컬 AI’가 키노트 주제와 별도 트랙으로 다뤄지며, 산업·물류·모빌리티 분야의 차세대 혁신 키워드로 자리잡고 있다.
수술 로봇분야는 어떨까? 2021년 대한의료로봇학회에서 황민호 DGIST 교수가 다빈치 수술시스템을 이용한 AI 수술로봇으로 숙련도 평가 태스크에서 숙련된 전공의에 비해 32%나 빠른 성적을 보여 큰 주목을 받았다. 2022년 사이언스 로보틱스 저널에는 복강경 수술 로봇으로 돼지의 장을 자동으로 봉합하는 인공지능 로봇기술이 발표돼 놀라움을 자아냈다. 그러나, 이 로봇은 다빈치 시스템과 같은 일반 수술 로봇이 아니라 봉합만을 수행하는 특화된 로봇을 만들고 해당 구간의 시술만 자동으로 시행하는 정도였다. 2025년 7월 사이언스 로보틱스에는 ‘의료 로봇의 자율성과 AI(Autonomy and AI in Medical Robotics)’라는 스페셜 섹션이 구성됐고, 여기 존스홉킨스 대학과 스탠포드 대학의 공동 연구로 다빈치 수술시스템을 이용한 돼지의 담낭절제술을 자동화한 연구가 발표됐다. 담낭절제술의 핵심 단계인 담관과 담낭동맥을 각각 클립으로 결찰하고 절단하는 과정을 부분 자동화한 것이다. 또한, 홍콩의 연구팀에서는 카메라를 움직여주거나 조직을 들어 주는 등 보다 보편적인 자동 태스크를 보조하는 수술 로봇 기술을 발표해 수술 분야에서도 피지컬 AI의 시대가 생각보다 빨리 다가오고 있다는 것을 알 수 있다.
그러나, 수술이라는 매우 중요한 의료행위를 전부 또는 일부 피지컬 AI에 위임할 수 있을까? 이렇게 피지컬 AI가 수술을 대신하게 되었을 때 문제가 생기면 그 책임을 누가 질 것인지, 결함이나 오작동을 어떻게 통제할 것인지 등에 대한 검토와 논의도 필요하기에 결코 쉽지 않은 문제이다. 그렇다면 관점을 조금 바꿔서, 피지컬 AI가 수술 보조자의 역할을 수행해 수술자를 도우면 어떨까? 수술은 수술자 혼자 할 수 있는 것이 아니라 보조자(조수)가 필요하고 적게는 1명에서 많게는 3-4명의 조수가 필요하다. 휴머노이드형 피지컬 AI가 수술보조를 해 보조자를 대체할 수 있다면 의료인력이 부족한 지역에서도 필수적인 수술을 수행할 수 있고, 수술을 보다 안전하고도 효율적으로 할 수 있을 것이다.
이러한 개념을 기획한 대형 연구과제가 2025년도 제1차 한국형 ARPA-H 프로젝트의 ‘효율적 수술환경 조성을 위한 휴머노이드형 피지컬 AI 기반 수술보조 로봇 개발’ 과제이다. 언뜻 보면 단순해 보이지만, 매우 도전적인 과제일 수 밖에 없다. 일단 대화형 대규모언어모델을 기반으로 의학분야, 특히 수술 관련 지식을 학습시켜야 한다. 또한, 실시간으로 수술 영상을 보면서 해부학적 구조물과 기구의 동작을 포함해 수술의 전반적인 상황을 이해하고 명령에 따라 정확한 동작을 수행해야 한다. 예를 들어 수술 중 출혈이 발생했을 때 집도의가 “여기 석션해줘”라고 명령해도 석션해야 하는 위치와 방향, 타이밍까지 그 의도를 정확히 인지해야 하고, 최적의 동작 제어까지 이어서 구현해야 되기 때문에 다양한 AI 모듈과 로봇 동작 제작 기술이 종합적으로 구현돼야 한다. AI의 수준도 기존 수준을 아득히 넘어서 수술 분야에 특화된 인공일반지능(Artificial General Intelligence) 수준이 되어야 한다.
이를 위해 서울대학교병원 컨소시엄은 의료인공지능을 전문적으로 연구하는 헬스케어AI연구소, 의료분야 융합연구를 주도하는 융합의학기술원의 의료로봇 연구실, 임상전문가들이 모두 참여하며, 의료로봇전문 기업인 로엔서지컬, 수술데이터 전문 기업인 MTEG, 여러 분야 AI 기술 개발을 지원하는 가천대학교와 서울대학교 공과대학이 공동으로 연구를 수행하고 있다. 특히, 헬스케어AI연구소에서는 의료분야 특화 대규모언어모델을 인공일반지능 수준으로 개발한 ‘SNUH.AI’를 기반으로 수술 데이터를 학습시키고 있다.
결국 개발되는 결과물은 일반 서비스용이 아니라 의료기기로서 인허가를 진행해야 하기 때문에 일반 휴머노이드 회사가 참여하는 것보다 의료온라인 슬롯 환수 율을 개발해본 경력이 있는 기술 기업이 해당 피지컬 AI 온라인 슬롯 환수 율을 개발하는 것이 훨씬 성공 가능성이 높다고 생각했다. 이러한 기술 개발은 단지 수술 보조 온라인 슬롯 환수 율으로 끝나는 것이 아니라 향후 수술 자동화의 기반 기술이 될 것으로 보인다. 조만간 수술장에서도 드물지 않게 피지컬 AI 수술 온라인 슬롯 환수 율들을 만날게 될 것으로 보이며, 이런 분야에 대한민국이 큰 역할을 할 수 있기를 기대한다.