"그래스퍼(복강경 수술 집게) 주세요. 네, 가위. 위로. 아래로."
지난 16일 오후 서울 삼성생명 일원역 빌딩에서 열린 삼성서울병원 휴머노이드 수술보조로봇 시연 현장. 집도의인 오남기 이식외과 교수와 키 160㎝의 로봇 두 대가 염소 간이 놓인 수술대 앞에 섰다. 오 교수가 그래스퍼와 수술용 가위를 달라며 손을 내밀자, 왼쪽에 있던 간호사 로봇이 앞에 놓인 도구를 집어 건넸다. "위로, 아래로"라고 방향을 지시하자 이번엔 오른쪽에서 복강경 내시경과 견인기를 장착한 보조 의사 로봇이 나섰다. 의사 로봇은 견인기로 담낭 일부를 잡은 뒤 지정된 방향에 따라 조직을 견인하며 수술을 도왔다.
이날 오 교수와 두 대의 보조로봇은 한 팀을 이뤄 염소 간에서 담낭을 제거하는 수술 시연을 성공적으로 해냈다. 휴머노이드 로봇이 인간과 함께 수술 장면을 시연한 건 이번이 세계 첫 사례다.
삼성서울병원은 지난해 정부 보건의료 연구·개발 프로젝트인 '한국형 아르파-H(ARPA-H)' 주관 기관으로 선정됐다. 서울대 산학협력단·국립암센터·전북대병원·레인보우로보틱스·에이딘로보틱스 등과 컨소시엄을 구성, 휴머노이드형 피지컬 AI(인공지능) 수술보조로봇을 공동 개발 중이다.
현재 로봇 시제품을 실험실에서 검증하는 2차년도 단계에 진입했다. 평가 결과 음성 명령 인식률과 동작 성공률 모두 1단계 목표치(95% 이상)를 상회했다. 특히 수술 도구 5종에 대한 집기 성공률은 100%, 전달 성공률은 98.7%로 높은 성과를 기록했다.
과제 총괄 책임자인 정용기 삼성서울병원 이비인후과 교수는 "집도의를 돕는 '지능형 수술 조수' 개발이 목표"라며 "2029년 첫 임상에 진입할 계획"이라고 밝혔다. 로봇은 이비인후과와 신경외과의 내시경 유지(기구 고정)부터 복강경 시야 맞춤, 조직 견인 순으로 도입된다. 이후 담낭절제술과 뇌하수체종양절제술 등 주요 수술을 대상으로 삼성서울병원·국립암센터·전북대병원 3곳에서 임상을 진행한다. 분당서울대병원은 데이터 수집 관련 작업을 수행한다.
이날 현장엔 취재진과 IT업계 관계자 등 100여명이 모였다. 첫 번째 시연에선 집도의 한 명이 세 대의 로봇을 조종하는 '원격조작 수술'(Teleoperated Surgery) 장면이 공개됐다. 집도의가 모니터를 보며 "뒤로, 앞으로, 가까이" 등 방향을 지시하자 로봇은 직접 수술 부위를 절개하는 등 정밀한 수술을 수행했다.
집도의 한 명과 두 대의 휴머노이드 로봇이 협업하는 '단독 수술'(Solo Surgery) 시연에선 로봇이 집도의가 원하는 대로 수술 도구를 건네거나 제자리에 돌려놓고, 내시경을 조작하는 모습이 공개됐다. 로봇은 사람의 음성 명령이 입력되면 이를 텍스트로 변환, 카메라 영상으로 트레이 위 도구의 종류와 위치를 실시간으로 파악해 집어 올렸다. 명령 인식 후 동작 시작까진 2초가 채 걸리지 않았다.
특히 마지막 시연에서 선보인 '다관절 로봇손'은 사람의 손가락 움직임을 그대로 재현해 눈길을 끌었다. 조종 장치를 장착한 사람의 손의 움직임에 따라 리트랙터(절개 부위를 벌려 고정하는 기구)를 잡은 로봇손이 이동했다. 손가락 마디 움직임도 사람과 거의 유사할 만큼 정교했다. 김용범 에이딘로보틱스 연구소장은 "로봇손 손가락 마디마다 촉각센서가 붙어있어 물건이 닿으면 인식할 수 있다"며 "초당 50회의 촉각 데이터를 축적해 저장하는 방식으로 움직인다"고 설명했다.
연구진은 로봇이 실제 의료 현장에 도입되면 인력 대체효과를 통해 수술 전반의 질과 효율성이 극대화될 것으로 보고 있다. 정용기 교수는 "특히 사람을 구하기 어려운 지방이나 중소병원 현장에 수술 로봇이 들어올 경우 인력 대체 효과가 매우 클 것으로 본다"고 말했다. 집도의별 수술 데이터를 학습하면 개별 집도의에 특화된 맞춤형 보조도 가능해질 것으로 보인다.
향후 연구진은 데이터 학습을 통한 고도화와 오류 대응력을 키우는 데 집중할 계획이다. 모호한 명령이나 오인식 가능성이 있을 땐 로봇이 의료진에게 재확인하고, 정상 동작 범위를 벗어나면 스스로 멈추는 등의 안전 설계가 이미 적용되고 있다.
정 교수는 "수술실에 최적화된 안전한 로봇을 개발하는 게 궁극적 목표"라며 "AI가 수술을 이해해야 하는 만큼 여러 의료기관에서 관련 데이터를 모으고 있다. 범용성을 갖춘 모델을 개발할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.
