365mc-홍익대, '인공지능 지방흡입 시스템' 고도화 협약
집도의 움직임·궤적 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 활용
365mc와 마이크로소프트가 공동 개발한 '인공지능 지방흡입 시스템'(메일시스템·M.A.I.L SYSTEM)이 보다 정교해질 전망이다.
365mc는 최근 홍익대학교 부설 과학기술연구소와 '인공지능 지방흡입 시스템' 고도화를 위한 연구개발 협약 조인식을 진행했다.
조인식에는 365mc네트웍스 김남철 대표이사와 홍익대학교 강윤철(산업공학과)·오유근(기계시스템디자인공학과)·윤영(컴퓨터공학과) 교수 연구팀 등 과학기술연구소 관계자들이 참석했다.
연구팀은 집도의의 움직임과 궤적을 딥러닝 기반 컴퓨터 비전과 최신 스테레오 카메라 기술을 활용해 정밀하게 포착하고 계측할 수 있는 '수술방의 제3의 눈'을 개발할 계획이다. '두뇌'격인 마이크로소프트 에저(Azure) 인공지능 플랫폼을 통해 집도의 움직임에 따라 수술 효과를 분석, 기술을 적용할 수 있는 시스템도 개발키로 했다.
365mc는 홍익대학교 과학기술연구소와 협력, 메일시스템의 정확도와 정밀도를 95% 수준까지 끌어올릴 계획이다.
지방흡입은 수술 부위에 낸 작은 구멍을 통해 피부층과 근육층 사이에 캐뉼라를 삽입, 지방층을 빼내는 수술. 지방층은 소포장된 알갱이 형태로 이뤄져 있기 때문에 집도의의 스트로크 모션이 필수적이다. 긴 캐뉼라를 넣고 빼는 동작을 2만 번 이상 반복하기 때문에 손끝 감각이 무뎌지거나 끄트머리 움직임을 민감하게 통제치 못할 경우 캐뉼라가 피부층이나 근육층을 건드려 피부 유착이나 요철 등 부작용이 발생할 수 있다. 이 때문에 수술 난이도가 높고 반복적이고 체계적인 기술 연마가 필요하다.
365mc는 3000회 이상 수술 경험을 축적한 의사들에게서 좋은 수술 결과가 나오는 것에 착안, 수술 모션을 데이터화해 메일시스템을 개발했다. 지난해 9월 마이크로소프트와 공동 개발한 '메일시스템'은 지방흡입 수술에서의 집도의의 움직임(스트로크 동작)을 IoT센서로 디지털화한 뒤 마이크로소프트의 클라우드 서비스 애저에 저장, 분석한다. 이를 통해 수술 후 결과를 바로 예측할 수 있어 지방흡입술의 안전성과 정확성을 높일 수 있다.
일반적으로 지방흡입 수술은 술후 약 4주가 지나야 육안으로 정도를 파악할 수 있으며, 8주 이후 최종 수술결과를 확인할 수 있다. 메일시스템은 실시간으로 캐뉼라의 궤적 정보를 수치화해 멍과 뭉침, 염증, 사이즈 변화, 라인 변화 등 수술 결과를 즉각적으로 피드백할 수 있다.
김남철 365mc 네트웍스 대표이사는 "의료진의 감과 촉을 통해 집도하는 지방흡입 수술은 수술 경험에 따라 결과가 다르게 나오는 경우가 많다"면서 "그동안 축적한 지방흡입 수술 빅데이터와 메일시스템을 이용해 보다 정교한 수술과 즉각적인 수술 결과를 피드백해 수술의 패러다임을 바꿔 나가겠다"고 말했다.
장호명 홍익대 과학기술연구소장(기계시스템디자인공학과)은 "홍익대가 보유한 모션 캡쳐 카메라 기술은 의사의 개별 움직임뿐만 아니라 전체 수술 과정을 정밀도 높은 데이터로 기록·분석하는데 활용할 수 있다"며 "365mc의 풍부한 지방흡입 수술 건수와 기술력을 토대로 메일시스템의 정확도와 신뢰도를 높여나갈 것"이라고 말했다.
