Q. 광학진단이란?

두 번째는 발견된 용종이 있으면 용종 중에서 선종이라고 하는 용종이 대장암으로 가는 씨앗이기 때문에 일단 제거를 해서 용종절제술을 해서

병리과 선생님들한테 진단을 받는 게 기본적인 아주 스탠더드한 방법인데요.

이 광학진단이라고 그러죠.

우리가 내시경 상에서 확대해서 여러 가지 특수한 방법으로 용종의 표면의 패턴과 혈관의 모습을 봐서 진단을 하는 건데

이 광학진단에 도움이 되는 거는 불필요한 시술과 또 병리검사로 인한 의료비가 너무 올라가는 부분들에 대해서 도움을 받는 그런 개념이 좀 있습니다.

특히 우리나라 같이 기본적으로 의료비가 좀 적은 나라들은 조금 중요도가 떨어지지만 미국 같은 경우에는 용종을 떼고 또 병리과 선생님이 병리진단을 내릴 때 생기는

그런 코스트가 엄청나기 때문에 그런 부분들에 대한 기존의 연구들이 되게 많아요.

그래서 5mm 이하의 용종은 떼고 굳이 병리검사 안 하고 그냥 버린다. 이런 식으로까지 하는 논문들이 나오는 이유가

워낙에 의료비가 높기 때문에 그런 문제가 좀 있습니다.

그래서 의료비를 조금 줄일 수 있는 게 어떻게 보면 주 타깃이 되는데 이 광학진단이라고 하는 거는 실제적으로 내시경의 해상도가 정말 높아졌어요.

고해상도. 그래서 실제로 아주 더 선명한 용종의 사진을 얻을 수가 있고요.

또 기존의 색소내시경과 같은 방법이 아니고 사진을 디지털화 한 그런 특수 내시경 전자내시경 이런 표현을 쓰는데

저희 병원 에서 사용하고 있는 펜탁스 내시경 같은 경우는 아이스캔이라는 기능 이 있고 또 올림푸스 내시경에서는 NBI 나 AFI  같은

그런 조금 더 용종의 표면의 패턴과 혈관의 모양을 보는 그런 기능이 있습니다.

그래서 그걸 통해서 용종을 확대를 해서 보면 그 용종의 표면의 어떤 패턴을 보고 이게 선종인지, 비선종인지, 아니면 선종 중에서 진행성인지,

조기 위암인지 이런 진단에 도움이 될 만한 정보가 있거든요.

그거를 AI한테 학습을 시켜서 저희가 용종이 나오면 그냥 떼는 게 아니고 그런 특수 내시경 기능을 이용을 해서 확대를 하게 되면

그 AI가 그 용종을 보고 이게 선종일 확률 몇%, 조기 위암일 확률 몇% 이런 식으로 정보를 주는 거죠.

그래서 제거가 필요한지, 조직 검사가 필요한지, 아니면 이거는 필히 깨끗하게 절제를 하기 위해서

내시경점막하절제술이 필요한지에 대한 정보를 주는 그런 개념으로 광학진단도 지금 발전을 하고 있고요.

아까 말씀드린 대로 불필요한 시술이라든지, 또 추가적인 병리검사를 좀 줄일 수 있는 그런 의료비용을 줄일 수 있는 개념으로 접근을 하고 있다. 그렇게 말씀을 좀 드리고

아직은 광학진단이라고 하는 거는 어쨌든 진단 개념이기 때문에 조금 더 보수적으로 접근을 해야 돼요.

왜냐하면 우리가 그 정보만 믿고 필요한 시술을 안 했을 때 문제가 생길 수 있기 때문에 조금 더 조심스럽긴 한데요.

결국에는 이 대장내시경, 특히 위내시경도 마찬가지겠지만 대장내시경에서는 지금 그 인공지능이 용종의 발견,

그다음에 용종이 어떤 타입인지를 진단하는 2가지 개념으로 발전이 되고 있다. 이렇게 좀 말씀을 드리고요.

Q. 내시경의 자율주행기능이 도입된다면?

개인적으로는 제가 원하고 좀 기대하는 미래의 어떤 또 도움이 될 만한 기능은

아직은 좀 답보 상태이긴 하지만 지금 자율주행 운전에 대해서 얘기들이 많이 나오고 있는데

저는 대장내시경을 할 때 어떻게 보면 문제가 생기는 가장 중요한 게 내시경 진입을 할 때 장이 다치는, 천공이 되는 문제.

그다음에 두 번째는 우리가 아무리 열심히 봐도 우리가 못 보는 장 점막이 있거든요.

맹점이라고 하는 부분들. 그런데 그거는 그전에 알기가 쉽지가 않아요.

그래서 어떤 인공지능의 어떻게 보면 최고의 목표가 되는 것 중에 하나가 자율주행인데 그런 자율주행에 관련된 정보들이 내시경에 도입이 되면

우리가 내시경을 진입을 할 때 장에 자극을 많이 안 주고 진입할 수 있는 방법이라든지,

아니면 그런 새로운 형태의 내시경이 나오지 않을까. 그렇게 기대를 해보고요.

그다음에 이 자율주행 기능 보시면 레이더나 초음파나 카메라들이 그 주변의 모든 상황들을 다 정보화 시키잖아요.

그래서 우리가 내시경이 들어갈 때 내가 지금 이 주변에 있는 내시경 점막의 어느 부분을 못 보고 있는지에 대한 데이터를 줄 수 있는 것까지 아마 진행이 될 것 같아요.

물론 비용이 저렴화가 되고 이런 AI의 그런 기술들이 대중화가 되면 되겠지만 그렇게 하게 되면 내시경을 할 때 내가 못 보고 있는 점막이 얼마가 있는지,

어디에 있는지 알려줄 수 있는 것도 충분히 상상이 가능합니다.

그래서 아마 지금 모든 분야에서 AI가 더 많이 발전을 하고 있기 때문에 그런 AI 기술이 더 조금 더 상용화가 되고 비용적으로 저렴화가 된다면

그런 대장내시경이 지금 갖고 있는 또 중요한 한계점인 내시경 관련되어 있는 합병증과 또 용종을 못 찾는 경우

그런 맹점이 발생하는 거를 줄일 수 있는 쪽까지도 도움이 되지 않을까. 그렇게 좀 기대를 해보고 있습니다.