[동정+] 고려대 안암병원 김훈엽 교수, 경구로봇갑상선수술 세계 첫 2천례 달성 外
고려대학교 안암병원 갑상선센터 김훈엽 교수가 최근 세계 최초로 경구로봇갑상선수술(TORT: TransOral Robotic Thyroidectomy) 2,000례를 돌파하고 기념식을 가졌다.
김훈엽 교수의 2,000례는 세계 최초로 달성된 경구로봇갑상선수술 개인 기록이다. 김 교수는 현재까지 경구로봇갑상선수술을 포함하여 약 3천례의 로봇수술을 집도해온 로봇수술의 세계적 명의다.
경구로봇갑상선수술은 입안을 통해 수술용 로봇팔이 갑상선으로 접근하여 절제하는 수술법으로서, 김 교수가 이 수술법의 창시자다. 김 교수는 2016년 세계 최초로 경구로봇갑상선수술을 성공적으로 시행한 이후 지속적인 연구와 임상 적용을 통해 수술의 안정성과 효과를 입증해왔다. 외부에 흉터를 남기지 않고 수술 후 통증과 회복 기간을 최소화하는 가장 발전된 수술법으로 인정받고 있으며, 개발 당시부터 세계 의료계에 큰 주목을 받아왔다.
경구로봇갑상선수술은 로봇외과학이나 갑상선수술외과학 등 세계적인 유수의 여러 외과학 교과서에 등재돼 있다. 이 수술법의 우수성이 알려지면서 일본, 중국, 싱가포르, 태국 등 아시아 국가뿐 아니라 미국 존스홉킨스병원, 클리블랜드클리닉, 이탈리아 인수브리아대학 등 의료 선진국에서도 앞다투어 김 교수의 수술법을 배워가고 있다. 또한 김 교수는 세계 각국 의료기관의 초청을 받아 라이브 서저리를 시연하고, 미국 튤란대 전임 교수로 활동하는 등 세계 의료 수준을 높이는 데 앞장서왔다.
김 교수는 “경구로봇갑상선수술은 정밀하고 안전성이 높아 외과 수술의 목적을 정확하게 달성함과 동시에 환자의 삶의 질을 향상시키고, 수술의 트렌드를 환자 중심으로 이끄는 데 큰 기여를 하고 있다”며, “앞으로도 지속적인 연구와 교육을 통해 수술의 결과뿐 아니라 수술 이후의 환자의 삶이 향상될 수 있도록 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
고려대 안암병원 이형래 교수,대한척추외과학회 ASJ 논문 인용상 수상
고려대학교 안암병원 정형외과 이형래 교수가 지난 5월 22일 소공동 롯데호텔에서 개최된 대한척추외과학회(KSSS) 제42차 국제학술대회에서 ASJ(Asian Spine Journal) 논문 인용상을 수상했다.
ASJ 논문 인용상은 대한척추외과학회가 주관하는 공식 영문 학술지인 Asian Spine Journal의 위상을 높이고, 국내 척추 연구의 질적 향상을 도모하기 위해 신설된 상이다. SCI(E) 등재 국제학술지로 자리매김하려는 ASJ의 논문을 활발히 인용하고 관련 연구를 주도한 연구자에게 수여된다.
이형래 교수는 지난 1년간 SCI급 논문 12편의 주저자로 참여하며 ASJ 논문 30여 편을 인용한 실적을 인정받아 수상의 주인공이 됐다.
이형래 교수는 “대한척추외과학회 ASJ 논문 인용상을 수상하게 되어 매우 기쁘고 영광스럽다”며 “앞으로도 활발한 연구를 통해 척추 의학의 발전에 기여하겠다”고 전했다.
한편, 이형래 교수는 2024년 대한척추외과학회로부터 젊은 연구자상을 수상한 바 있으며, 최소침습 척추수술 분야, 특히 경추 및 요추 양방향 내시경 수술 기법에 대한 연구에 집중하고 있다.
고려대 안암병원 정재승 교수식품의약품안전처장 표창 수상
고려대학교 안암병원 심장혈관흉부외과 정재승 교수가 지난 5월 29일 열린 제18회 의료기기의 날 기념식에서 ‘식품의약품안전처장 표창’을 수상했다.
정 교수는 2022년 3월부터 희소·긴급도입 의료기기 심의위원회 위원으로 활동하며 심혈관계 관련 주요 의료기기 도입 및 공급 안정화에 크게 기여해왔다. 대동맥판막의 경피적 밸브성형술용 카테터, 인공심장판막, 좌심실보조장치, ECMO용 캐뉼라 등 국내 환자 치료에 필수적인 수많은 의료기기와 치료재료의 심의·검토 과정에서 핵심 역할을 해왔으며, 시장 공급 중단으로 국민 건강에 위험을 초래할 수 있는 의료기기에 대한 생산·수입 중단 보고와 대책 마련에도 적극 참여해왔다.
특히 2024년 갑작스럽게 발생한 심장수술용 카테터 공급 부족 사태 당시 보건복지부, 건강보험심사평가원, 식품의약품안전처, 한국의료기기안전정보원 등과 긴밀히 협력해 큰 안전사고 없이 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 했으며, 현재 재발 방지를 위한 노력도 이어가고 있다. 또한 학회와 세미나 등에서 한국의료기기안전정보원의 홍보 활동을 지원해 의료진 대상 희소·긴급도입 필요 의료기기 공급사업의 인지도 제고에도 공헌했다.
정 교수는 현재 고려대 안암병원에서 심장혈관흉부외과장, 중환자실장, 무수혈센터장을 맡고 있으며, “환자들이 적시에 필요한 치료를 받을 수 있도록 앞으로도 의료 현장과 정부, 산업계가 긴밀히 협력할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 수상 소감을 전했다.
인공지능이 바꾸는 소화기질환 진단의 미래
우리 몸속 질환을 직접 들여다보는 내시경 검사가 인공지능(AI)의 등장으로 새로운 진화를 맞이하고 있다. 특히 식도와 위에서 발생하는 암을 조기에 발견하는 데 있어 AI는 의사의 눈을 보완하며 진단의 정확도와 신뢰도를 한층 높이고 있다.
최근 가톨릭대학교 서울성모병원 병리과 이성학 교수와 독일 아우크스부르크(Augsburg) 대학병원이 공동으로 수행한 연구 결과가 권위 있는 국제학술지 Gastroenterology에 게재됐다. 본 리뷰 논문은 바렛식도(BE, Barrett's esophagus), 식도 편평세포암(ESCC, Esophageal Squamous Cell Cancer), 조기 위암(EGC, Early Gastric Cancer)을 포함한 상부 위장관 질환에서 AI의 활용 가능성과 임상 적용에 대한 최신 연구를 소화기내과 의사와 병리 의사의 관점에서 종합적으로 정리하였다.
논문에서는 진행성 위암의 5년 생존율은 30% 미만이지만 조기 위암의 경우 5년 생존율이 90% 이상인 점을 고려하면, 위암을 비롯한 상부 위장관 암은 조기 진단이 매우 중요하다고 말한다. 하지만 일부 경우에서는 병변이 평평하고 모호한 형태로 나타날 수 있어, 때로는 숙련된 전문의조차 내시경 검사에서 놓치는 경우가 간혹 발생하기도 한다.
이러한 한계를 극복하기 위해 AI는 방대한 내시경 영상 데이터를 학습하여 육안으로는 놓치기 쉬운 미세 병변까지 탐지할 수 있는 수준으로 진화하고 있다. 실제로 일부 연구에서는 조기 암의 침윤 깊이를 예측하거나 모호한 병변 경계를 식별하는 데 있어 인공지능이 98% 이상의 민감도와 특이도를 기록했다. 특히 확대 영상강화 내시경(Magnifying Image-Enhanced Endoscopy, M-IEE)이나 협대역 영상(Narrow Band Imaging, NBI)을 활용할 경우, 제한적이지만 일부 연구에서는 인공지능 시스템이 내시경 전문의보다 더 나은 진단 성능을 보이기도 했다.
최근에는 AI가 내시경 시술 중 실시간으로 의심 병변에 대해 경고를 주거나, 화면에 이상 부위를 표시하여 시술자의 주의를 환기시키는 수준까지 도달했다. 이는 경험이 부족한 의료진에게 큰 도움이 되며, 실제로 AI를 활용했을 때 비전문가의 신생물 발견율이 평균 9~12% 향상됐다는 다기관 연구도 보고됐다.
한편 병리 이미지 분석 분야에서도 AI의 활용 가능성은 점점 넓어지고 있다. AI는 Whole-Slide Image(WSI) 기반의 병리 조직 슬라이드를 분석해 암 전 단계(이형성)와 암 조직을 자동 분류할 수 있으며, 최근 연구에서는 바렛식도 조직을 대상으로 83~95% 이상의 정확도를 기록한 사례도 있다.
또한 최근에는 내시경 영상과 병리 이미지를 함께 분석하는 멀티모달 모델도 개발되고 있다. 내시경 영상으로는 병변의 위치와 외형을, 병리 WSI를 통해서는 세포 수준의 구조와 분화를 동시에 판단함으로써 보다 정밀한 진단이 가능하다. 일부 연구에서는 이러한 멀티모달 AI 모델이 내시경 영상만 사용할 때보다 병변 분류 정확도가 유의하게 높아졌다는 결과를 제시하기도 했다.
다만 AI의 임상 적용에는 몇 가지 과제도 있다. 대부분의 AI 시스템은 아직까지 실험실 환경에서 훈련된 모델이며, 다양한 병원과 환자군에서 일반화하려면 더욱 방대한 데이터셋과 품질 검증이 필요하다. 또한 AI가 왜 특정 진단을 내렸는지 설명이 어려운 ‘블랙박스’ 문제도 의료진의 신뢰 확보를 어렵게 한다. 이를 해결하기 위한 '설명 가능한 AI(Explainable AI)' 기술이 병행 개발되고 있으며, 시각화된 판단 근거 제시를 통해 임상 채택 가능성을 높이고 있다.
이성학 교수는 “향후 AI는 단순히 병변을 탐지하는 도구를 넘어, 실시간 내시경 보조 시스템, 개인별 위험도 예측, 조직검사 최적화 등으로 기능이 확장될 수 있을 것으로 예상된다”며 “이를 통해 조기 진단과 치료 성과를 높이고, 의료 자원의 효율적 활용에도 기여할 수 있을 것”으로 기대했다.
이어 “정확한 진단은 환자 치료의 출발점이므로, 인공지능이 만들어 갈 소화기 질환 진단의 미래는, 의료의 정밀화와 환자 중심 치료라는 궁극적 목표에 한 걸음 더 가까이 다가가는 여정이 될 것”이라고 덧붙였다.