수술 AI가 외과의사의 술기를 배우려면 영상만으로는 부족하다. 수술 기구를 어느 방향으로 얼마나 움직였는지, 조직을 잡고 당길 때 어느 정도의 힘을 가했는지 같은 물리적 정보까지 함께 학습해야 실제 동작을 이해할 수 있기 때문이다. 로소타는 기존 복강경 수술기구에 센서를 부착해 영상과 기구의 움직임·힘 정보를 동시에 기록하는 방식으로 이 데이터를 확보하고 있다. 외과의사의 수술 동작을 AI가 학습할 수 있는 데이터로 표준화해 향후 수술 로보틱스 파운데이션 모델 개발에 활용한다는 구상이다.
수술 데이터 기반 AI 로보틱스 기업 로소타(Rosota, 대표 서예찬)는 중소벤처기업부 ‘2026년 팁스(TIPS) R&D 일반트랙’에 선정됐다.
이번 과제는 ‘서지컬 로보틱스 파운데이션 모델(Surgical Robotics Foundation Model) 학습을 위한 수술 술기 데이터 수집·표준화 기술 개발’이다. 로소타는 자체 개발 중인 데이터 수집 장치 ‘서지로거(SurgiLogger)’를 활용해 실제 수술 과정에서 발생하는 데이터를 수집하고 AI 학습에 활용할 수 있는 형태로 표준화하는 기술을 개발한다.
로소타가 집중하는 것은 수술 영상만으로 확인하기 어려운 물리 데이터다. 키네틱·모션·자이로 센서 등을 활용해 수술 기구의 위치와 방향, 움직임, 삽입 깊이, 집게 개폐 상태와 힘 정보 등을 기록한다. 이를 복강경 수술 영상과 함께 분석해 외과의사의 실제 술기를 AI 학습 데이터로 구조화한다.
로소타가 중소벤처기업부 ‘2026년 팁스 R&D 일반트랙’에 선정됐다. (자료 제공: 로소타)
영상만 보던 수술 AI에 ‘힘과 움직임’ 더한다
서지로거는 기존 복강경 수술기구의 체내 삽입부와 기본 사용 방식을 변경하지 않고 기구에 부착하도록 설계됐다. 수술 환경을 유지하면서 기구 조작 데이터를 확보하는 것이 목표다. 로소타는 현재 다양한 수술기구와의 호환성과 멸균 방식, 실제 수술 환경에서의 사용성을 검증하고 있다.
핵심은 영상과 센서 데이터의 동기화다. 특정 수술 장면에서 기구가 어느 위치에 있었고 어떤 방향으로 움직였는지, 얼마나 깊이 삽입됐으며 어느 정도의 힘이 가해졌는지를 같은 시점의 영상과 연결한다. 이렇게 확보한 멀티모달 데이터를 AI가 함께 학습할 수 있는 형태로 만드는 방식이다.
로소타는 이 데이터를 향후 수술 로보틱스 파운데이션 모델 학습에 활용할 예정이다. 수술 과정에서 축적되는 영상과 물리 데이터를 일관된 형식으로 수집·표준화하고 이를 기반으로 수술 상황과 술기를 학습하는 AI·로봇 기술 개발에 활용한다는 구상이다.
집도의의 수술 과정을 실시간으로 확인하고 정보를 제공하는 ‘코파일럿’ 형태의 서비스 가능성도 검토하고 있다. 다만 현재는 데이터 수집·표준화 기술과 수술기구 호환성·사용성 등을 개발·검증하는 단계로, 실제 수술을 수행하는 AI 로봇이나 코파일럿 서비스가 상용화된 것은 아니다.
서예찬 로소타 대표는 “외과의사들의 수술 술기를 AI가 학습하기 위해서는 실제 수술 현장의 물리 데이터를 체계적으로 확보해야 하는데 수집 자체가 쉽지 않았다”며 “이번 팁스 선정을 계기로 데이터 수집 및 표준화 기술을 고도화하고 수술 로보틱스 파운데이션 모델 개발에 필요한 기반을 빠르게 다져나가겠다”고 말했다.
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