제임스 튜더 박사MD는 XCath의 로봇 시스템에 AI를 통합하는 데 앞장서고 있습니다. 기술과 의학의 융합에 대한 열정에 힘입어 그는 현직 방사선 전문의, 베일러 의과대학 방사선과 조교수, AI 연구원으로서의 역할을 열정적으로 균형 있게 수행하고 있습니다.
2017년에 설립되었으며, XCath 의료 로봇 공학, 나노 로봇 공학, 재료 과학 분야의 발전에 초점을 맞춘 스타트업입니다. 이 회사는 뇌혈관 장애 및 기타 심각한 질병 치료를 목표로 하는 차세대 혈관내 로봇 시스템과 조종 가능한 가이드와이어를 개발합니다.
튜더 박사님, 특히 방사선 분야에서 AI와 의학의 교차점에 처음 관심을 가지게 된 계기는 무엇입니까?
2016년 방사선과 레지던트 과정을 시작하던 중, 딥마인드의 알파고가 바둑 세계 챔피언 이세돌을 이겼습니다. 관찰 가능한 우주의 원자보다 보드 위치가 더 많은 게임인 바둑의 방대한 복잡성을 압축하고 추상화하는 AlphaGo의 능력은 내 상상력을 사로잡았습니다. 방사선학과 의학 전체를 변화시킬 수 있는 AI의 잠재력에 흥미를 느낀 저는 먼저 AI에 뛰어들었습니다. 레지던트 기간 동안 저는 저녁과 주말에 AI 프로젝트를 하면서 시간을 보냈습니다.
의과대학에서 XCath의 AI 부사장이 되기까지의 여정에 대해 더 자세히 말씀해 주실 수 있나요? 의료 로봇 분야에 AI 통합을 추구하게 된 동기는 무엇입니까?
내 진로는 예상치 못한 방향으로 바뀌었습니다. 방사선과 레지던트 과정을 마친 후 저는 AI와 AI의 상용 응용 프로그램에 더 많은 시간을 할애하고 싶었습니다. 저는 현재 XCath의 CEO인 Eduardo Fonseca가 설립한 피트니스 로봇 공학 스타트업에 합류했습니다. 그것은 형성적인 경험이었지만 혈관 내 텔레로봇을 사용하여 급성 뇌졸중을 치료하는 길로 이어질 것이라고는 전혀 예상하지 못했습니다.
약 10년 전, 급성 뇌졸중 치료에 혁명이 일어났습니다. 표준 치료는 혈전을 분해하는 tPA라는 약물이었습니다. 2015년 임상 시험에서는 동맥 혈관계 내의 작은 가이드와이어와 카테터를 탐색하여 뇌동맥에서 혈전을 직접 제거하는 기계적 혈전제거술의 우수성이 입증되었습니다. 이 절차가 큰 혈관 뇌졸중에 현저하게 효과적임에도 불구하고 40미국 인구의 %가 이에 접근할 수 있습니다. 일반적으로 도시 지역에 국한되어 시술을 수행할 수 있는 전문가를 갖춘 뇌졸중 센터의 수가 제한되어 있습니다. 전 세계적으로 통계는 훨씬 더 암울합니다. 3전 세계의 %가 액세스할 수 있습니다.
XCath의 사명은 허브 앤 스포크 모델을 통해 기계적 혈전제거술에 대한 접근성을 높이는 것입니다. 이 모델에서는 전문가가 접근이 불가능한 지역에 배치된 혈관내 텔레로봇을 사용하여 멀리서 전문적인 뇌졸중 치료를 제공할 수 있습니다.
Eduardo는 AI가 원격 로봇 시스템의 안전성을 어떻게 강화할 수 있는지 물었습니다. 나는 너무 호기심이 많아 몇 주 동안 심층적인 연구를 하고 중재 전문가들과 대화를 나누며 텔레로봇에 대해 배웠습니다. 임무와 잠재적인 인도주의적 영향이 너무나 강력해서 무기 동원 요청에 응답해야 했습니다.
학술 방사선 전문의로서의 경험이 AI를 의료 기기에 통합하는 접근 방식을 어떻게 형성했습니까?
방사선과 레지던트를 가르치면서 복잡한 아이디어를 명확하게 설명하는 능력이 향상되었습니다. 이는 AI 기술과 의료 분야의 실제 사용 간의 격차를 해소하는 데 핵심입니다. 또한 임상의가 직면하는 과제에 기반을 두어 임상적으로 실용적이고 사용자 친화적인 AI 솔루션을 설계하는 데 도움이 됩니다.
XCath의 AI 부사장으로서 AI를 XCath의 로봇 시스템에 통합하는 동안 직면한 주요 과제에는 어떤 것이 있습니까? 어떻게 극복하셨나요?
AI를 수술 로봇에 통합하는 것은 U자형 과제를 제시합니다. 가장 큰 어려움은 시작(데이터 수집 및 관리)과 마지막에는 이를 임베디드 소프트웨어 패키지에 통합하는 것입니다. 이에 비해 AI 모델의 실제 훈련은 비교적 간단합니다.
의료 데이터를 확보하는 것은 어려운 일이지만, 다행히 우수한 이미지 공유 파트너십을 구축할 수 있었습니다. 임상용 모델을 구현하려면 AI, 품질, 소프트웨어, UI/UX 및 로봇 공학 엔지니어를 포함한 다양한 팀의 노력을 조율하는 동시에 솔루션이 유용하고 효과적인지 임상 팀과 지속적으로 검증해야 합니다. 움직이는 부분이 너무 많기 때문에 성공은 궁극적으로 자주 효과적으로 소통하는 헌신적이고 성과가 뛰어난 팀의 보유에 달려 있습니다.
AI가 XCath의 혈관내 로봇 시스템의 기능을 어떻게 향상하는지 자세히 설명해 주시겠습니까? AI는 환자 결과를 개선하는 데 어떤 역할을 합니까?
AI 알고리즘은 끊임없는 교사이자 보조자 역할을 하여 인지 부하를 줄이고 모든 공급자의 수준을 높여 세계적 수준의 치료를 제공할 수 있습니다. AI는 수술 중 및 수술 후 피드백을 제공하여 혈관 내 로봇 공학의 훈련 및 채택 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 우리는 시스템을 매우 효과적이고 접근 가능하게 만들어 중재 신체 방사선 전문의, 중재 심장 전문의 등 다른 혈관 내 전문가가 로봇을 사용하여 급성 뇌졸중 치료를 제공하도록 교육받을 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
또한 로컬에 내장된 알고리즘은 예상되는 절차 경로를 예측하고 예상치 못한 상황이 발생할 경우 절차를 경고하고 일시 중지할 수 있으므로 사이버 공격 및 네트워크 장애로부터 추가적인 안전 수준을 제공할 수 있습니다.
결국 우리는 중재의사로부터 통제권을 빼앗는 것이 아니라 모든 환자가 세계적 수준의 치료를 받고 있다는 확신을 가질 수 있도록 그들의 능력을 강화하고 싶습니다.
XCath의 AI 기반 기술은 혈관내 시술 중 인간 혈관계 탐색의 복잡성을 어떻게 해결합니까?
XCath의 혈관 내 로봇 시스템은 밀리미터 미만의 정확도로 복잡한 인간 혈관계를 탐색하도록 설계된 정밀 의학의 주요 발전을 나타냅니다. 우리 시스템은 직관적인 제어 콘솔을 통해 절차적 가변성을 최소화하고 다양한 혈관내 장치에 대한 제어를 향상시키도록 설계되었습니다.
또한 세계 최초의 전자 제어식 조종 가능 스마트 가이드와이어인 XCath의 ElectroSteer 편향 가이드와이어 시스템은 복잡한 혈관 해부학과 까다로운 혈관 각도를 탐색하도록 설계된 조종 가능한 팁을 갖추고 있습니다.
AI는 로컬에 내장된 컴퓨터 비전 및 경로 계획 모델을 통해 탐색 기능을 더욱 향상시킬 것입니다. 이러한 모델은 실시간 영상 분석 및 개선을 지원하고 병렬 자율성을 통해 보호 장치를 제공함으로써 시술 중 중재시술자의 인지 부하를 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.
XCath는 최근 세계 최초의 원격 로봇식 기계 혈전 제거술 시연을 통해 중요한 이정표를 달성했습니다. 이 획기적인 절차에서 AI가 수행한 역할에 대한 통찰력을 공유해 주시겠습니까?
우리는 그 획기적인 성과를 위해 이전 버전의 로봇을 사용했기 때문에 AI가 역할을 하지 못했습니다. 그러나 이는 향후 AI를 원격 로봇 절차에 통합하기 위한 기반을 마련하는 놀라운 이정표입니다.
이 라이브 시연에서 Vitor Pereira 박사는 아부다비에서 한국의 시뮬레이션 환자를 대상으로 MT 시술을 수행하여 몇 분 만에 뇌의 혈전을 제거했습니다. 우리는 아부다비에 위치한 로봇 컨트롤러와 한국의 로봇 장치 사이의 낮은 대기 시간과 안정적인 연결을 발견한 원격 로봇 시연 결과에 매우 놀랐습니다. 우리는 지역 로봇 텔레스트로크 네트워크를 계획하지만 기술의 역량을 입증하기 위해 극단적인 조치를 취했습니다.
급성 신경혈관 질환 치료에 있어 원격로봇 수술의 미래는 무엇이라고 생각하며, XCath는 이 분야를 선도하기 위해 어떻게 준비하고 있습니까?
많은 의료 시나리오에서 원격로봇 수술의 필요성을 정당화하는 것은 어려울 수 있으며, 특히 외과의사가 쉽게 이용 가능하거나 환자 이송이 가능한 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 매 순간의 시간과 뉴런이 빠르게 손실되는 뇌졸중 치료의 맥락에서 원격 로봇 개입은 매우 중요합니다.
XCath는 처음에는 뇌졸중 치료에 중점을 두고 원격 로봇 수술을 개척할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 우리의 접근 방식은 전문적인 치료에 대한 접근이 제한적인 지역에서 신속한 개입이 필요한 중요한 요구 사항을 해결합니다. 우리가 이 과제를 성공적으로 해결하면 시간에 민감한 다른 의료 응급 상황에서 원격 로봇 솔루션을 위한 길을 열어줄 것이라고 믿습니다. 또한 로봇 제어의 극도의 정밀도를 고려하면 로봇을 국소적으로 사용하여 동맥류 수리와 같이 기술적으로 어려운 수술을 수행할 가능성이 있습니다.
특히 로봇 시스템 및 최소 침습 수술과 관련하여 의료 부문에서 AI의 미래를 어떻게 보시나요?
AI는 의료에 혁명을 일으킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI 애플리케이션의 초기 물결은 주로 분류 및 효율성 개선에 중점을 두었습니다. 우리는 특히 긴급 사례 표시 또는 측정값 수집 자동화 분야에서 방사선학 분야에서 상당한 발전을 이루었습니다. 나는 또한 자동화된 의료 기록 문서화에 대해 매우 기대하고 있습니다. 현재의 과제는 의사가 환자와 상호 작용하는 것보다 컴퓨터 앞에서 문서화하는 데 더 많은 시간을 보내는 경우가 많다는 것입니다. 환자 상호 작용이나 수술을 실시간으로 문서화하여 의사의 소중한 시간을 절약할 수 있는 시스템이 개발될 것으로 기대합니다. 로봇공학 영역에서 AI는 지원과 감독에 중요한 역할을 하여 치료의 일관성과 품질을 향상시킬 것입니다.
가까운 미래에 AI는 외과의사를 향상시킬 것이지만 대체하지는 않을 것입니다. 로봇 시스템에 병렬 자율성을 구현하면 절차의 안전성과 효율성이 크게 향상됩니다.
AI 연구에 깊이 관여한 사람으로서, AI의 어떤 발전이 향후 10년 동안 의료 기기 개발에 가장 중요한 영향을 미칠 것이라고 생각하십니까?
지난 몇 년 동안 우리는 감독된 딥 러닝 모델이 FDA 승인을 받는 것을 목격했으며 이제 의료 혁신에 대한 약속을 이행하기 시작했습니다. 생성적 AI 애플리케이션의 물결이 향후 몇 년 동안 지배할 가능성이 높습니다. 이에 비해 Agentic AI는 초기 단계이지만 훨씬 더 큰 가능성을 가지고 있습니다. AI가 빠르게 발전함에 따라 실시간으로 진단하고 치료할 수 있는 멀티 에이전트 시스템이 등장할 가능성이 높습니다. 불투명하고 확률적인 행동을 하는 이들 에이전트에 대해서는 추가적인 규제 장애물이 있을 것입니다. 그러나 세계적인 요구로 인해 채택 수요가 늘어날 것입니다. 르완다에서는 Zipline이라는 회사가 날아다니는 드론을 사용해 전국으로 몇 분 안에 필수 의료용품을 배달하고 있습니다. 마찬가지로, 의료 자원에 대한 접근이 부족한 지역에서는 위험/이익 방정식이 매우 다르며 다중 에이전트 AI 의료 기기 배포에서 선진국을 뛰어넘게 될 가능성이 높습니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 자세히 알고 싶은 독자들은 방문하시기 바랍니다. XCath.
게시물 James Tudor 박사, MD, XCath AI 부사장 – 인터뷰 시리즈 처음 등장한 Unite.AI.