의료진이 판단하고 휴머노이드가 보조…수술실 모습 바뀐다

[산업일보]
휴머노이드 로봇을 의료현장에 적용하기 위한 기술 개발이 수술도구를 전달하는 수준을 넘어 양팔 제어와 전신 제어, 수술도구 인식, 내시경 자동 추적, 음성인식 기반 작업 수행 등으로 확대되고 있다. 특히 수술실에서 발생하는 인력 부족 문제를 보조하는 것을 목표로 피지컬 AI와 로봇 하드웨어를 결합하는 연구가 진행되고 있다.

삼성서울병원은 16일 서울 삼성생명 일원역빌딩에서 ‘휴머노이드형 수술 보조 로봇 라이브시연회’를 개최했다.

이번 시연회는 삼성서울병원 지능형 의료로봇 연구센터를 중심으로 추진되는 ORchestra 프로젝트의 성과를 소개하기 위해 진행됐다. 해당 프로젝트에는 삼성서울병원과 국립암센터, 분당서울대병원, 성균관대, 서울대, DGIST, 하헤호, 레인보우로보틱스, 에이딘로보틱스 등이 참여하고 있다.

프로젝트는 K헬스미래추진단 과제 가운데 하나인 PAIR-S와 연계해 휴머노이드 로봇이 수술하는 의사를 보조하는 기술을 개발하는 방향으로 진행되고 있다. 현재 1단계 개발이 진행 중이다.

연구의 주요 목적 가운데 하나는 수술실 인력 부족에 대응하는 것이다. 숙련된 의료진이 이탈할 경우 새로운 인력이 업무를 숙련하는 데 시간이 필요한 만큼, 로봇과 AI 기술을 활용해 의료진의 업무를 보조할 수 있는 시스템을 구축한다는 구상이다.

집도의 음성‧수술과정 AI로 학습해 보조



ORchestra가 개발하는 휴머노이드 의료로봇은 기존 수술로봇과 작업 방식에서 차이를 둔다. 다빈치로봇 등 기존 수술로봇이 의사가 콘솔에서 조작한 움직임을 정밀하게 구현하는 방식이라면, 휴머노이드 로봇은 집도의의 음성이나 수술과정을 AI로 학습해 수술을 보조하는 방향으로 개발되고 있다. 피지컬 AI와 음성인식, 하드웨어 기술을 함께 개발해 다양한 의료환경에서 활용하는 것이 목표다.

이 같은 방향은 ‘사람이 활동하던 수술실 공간에 로봇이 들어가는 것’을 전제로 한다. 고정된 위치에서 정해진 작업만 반복하는 자동화 시스템과 달리 수술실 안에서 위치가 바뀌는 수술도구를 인식하고, 의료진의 움직임에 대응하면서 여러 작업을 수행할 수 있어야 한다.

이번 ORchestra 2026 라이브 시연에서는 Teleoperated Surgery, Solo Surgery, Dexterous Hand를 중심으로 기술이 공개됐다.

실제 시연에서 로봇은 그래스퍼와 클립, 가위 등 수술도구를 시각적으로 인식했다. 특정 위치에 미리 정해진 물체를 집는 방식이 아니라 로봇이 주변의 수술도구를 확인하고 필요한 도구를 선택해 집은 뒤 수술자에게 전달했다. 사용이 끝난 도구 역시 로봇이 위치를 추적해 회수했다.

수술도구 따라 내시경도 움직여



내시경 제어에는 비주얼 서보잉(Visual Servoing) 기술이 적용됐다. 수술자가 명령을 내리면 내시경이 수술도구 끝부분을 추적하고, 도구가 이동하는 방향에 맞춰 내시경의 위치를 조절한다.

수술도구가 특정 영역을 벗어나면 이를 인식해 자동으로 따라가는 기능도 시연됐다. 이는 수술자의 시야 확보를 위해 내시경을 별도로 조작해야 하는 부담을 줄이는 방향의 기술이다.

견인기를 이용해 담낭을 잡고 음성명령으로 좌우·앞뒤 움직임을 제어하는 기능도 구현됐다. 이를 통해 수술자가 담낭관을 처리하는 과정에서 필요한 견인 작업을 로봇이 보조하도록 했다.

수술실에서 휴머노이드가 수행하는 역할도 하나의 기능에 국한되지 않는다. 시연에서는 세 대의 로봇이 각각 원격 수술을 수행하는 외과의 역할, 수술복과 수술도구를 전달·회수하는 보조 간호사 역할, 보조 의사 및 복강경·내시경 조작 역할을 맡았다. 세 로봇 모두 양팔을 활용했다.

첫 번째 세션에서는 휴머노이드들이 팀을 이뤄 생체조직을 대상으로 수술을 진행했고, 두 번째 세션에서는 수술 보조 로봇의 지원을 받는 Solo Surgery 형태의 시연이 진행됐다. 음성으로 복강경을 조작하면서 보조 의사의 역할까지 수행하는 형태로 수술과정에서 여러 작업을 연결하는 것이 특징이다.

로봇 손과 수술 AI까지 개발 범위 확대



하드웨어 측면에서는 수술도구를 보다 정교하게 다루기 위한 Dexterous Hand 개발이 진행되고 있다. 현재 시연에는 두 손가락을 사용하는 그리퍼가 활용됐지만, 다관절 구조의 손을 개발해 수술도구 조작 능력을 높이는 방향이다.

향후 다관절 핸드의 크기를 줄이고 속도와 힘을 높여 수술실 적용을 추진할 계획이이며 과제 종료 후 약 4년 내로 수술실 적용을 목표로 하고 있다.

개발 범위는 로봇 하드웨어에 그치지 않는다. HRI 스마트 헤드, 그리퍼·핸드 개발 및 고도화, 휴머노이드 로봇 고도화, 수술 수행을 위한 AI 개발, 지능형 안전시스템 구축 등으로 확대돼 있다. 로봇이 사람과 상호작용하면서 수술환경을 인식하고 작업을 수행하기 위해 하드웨어와 AI, 안전기술을 함께 개발하는 구조다.

의료진의 실제 수술 동작을 AI가 학습하기 위한 데이터 확보도 진행되고 있다. 비전센서를 활용해 의사의 손가락 움직임을 데이터화하고, 의사의 움직임을 추정할 수 있는 데이터를 수집하는 방식이다. 수술실 전체 상황을 파악할 수 있는 데이터까지 확보해 휴머노이드가 개별 동작뿐 아니라 실제 수술환경에서 발생하는 다양한 상황에 대응할 수 있도록 하는 것이 개발 방향이다.