35년 전 최초의 로봇 보조 수술이 시행된 이후 로봇 최소 침습 수술은 상당한 발전과 개선을 이루었습니다. 오늘날의 수술 로봇은 더 작은 절개로 복부 수술을 수행할 수 있어 수술 후 합병증을 줄이고 환자 결과를 개선할 수 있습니다.
그러나 상호 작용 피드백을 위한 실시간 데이터 수집과 관련된 혁신도 마찬가지로 중요합니다. 오늘날의 수술 로봇에는 환자 내부에서 가해지는 힘, 위치 및 로봇 팔의 움직임을 측정할 수 있는 수십 개의 소형 센서가 장착되어 있습니다. 전 범위의 동작을 갖고 외과의사의 손, 손목, 팔꿈치 및 어깨를 모방하여 중요한 해부학적 구조에 자유롭게 접근할 수 있는 단일 절개 로봇의 이점을 상상해 보십시오. 또한 이 데이터는 개별 환자와 모집단을 치료하는 데 필요한 실제적이고 정확한 비용에 대한 매우 필요한 통찰력과 분석을 제공합니다.
로봇 지원 수술과 이러한 소형화된 센서에서 대규모로 생성된 데이터는 수술 및 의료 품질에 대한 접근성을 민주화하고 다양한 경험 수준의 외과의사 간의 지식 공유를 향상시키는 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
수술 치료에 대한 접근: 다가오는 글로벌 위기
수술 절차에 대한 수요와 이용 가능한 수술 인력 간의 격차는 전 세계적으로 계속 확대되고 있습니다. 그만큼 AAMC 프로젝트 15,800년까지 전 세계적으로 하위 전문 분야(일반외과, 산부인과, 정형외과 수술)에 걸쳐 30,200~2034명의 외과의사가 부족할 것으로 예상됩니다.
동시에 세계 인구는 고령화되고 있습니다. 즉, 65세 이상의 인구 비율이 증가 할 것이다 1년 11분의 2019에서 1년 6분의 2050로 증가합니다. 고관절 치환술부터 백내장 수술, 탈장 수술에 이르기까지 다양한 수술 절차에 대한 수요가 급증할 것입니다.
수술 분야에서 예상되는 공급-수요 문제에는 두 가지 큰 의미가 있습니다. 첫째, 수술 인력을 확대하기 위한 조치를 취하지 않으면 선택적 시술에 대한 대기 시간이 길어지고 환자 결과가 악화될 수 있습니다. ㅏ 2016 영연방기금 국제보건정책 설문조사 17개 국가 중 선택적인 수술의 경우 대기 시간은 무릎 교체의 경우 약 140일, 고관절 교체의 경우 110일이었습니다. 새로운 고관절이나 무릎이 나오기를 기다리는 사람들은 삶의 질이 낮은 경우가 많으며 때로는 처방약이나 물리 치료를 통해 통증을 관리해야 합니다. 이러한 대기 시간이 증가하면 건강에 어떤 결과가 나타날지 상상해 보십시오.
두 번째 의미는 경험이 풍부한 외과의사가 다양한 지역이나 공동체에 불평등하게 분포되어 있다는 것입니다. 많은 젊고 재능 있는 외과 의사들이 최첨단 임상 및 연구 환경에서 일하는 스릴과 즐거움에 이끌려 도시 지역에 집중된 대형 대학 병원에서 일하는 데 매력을 느낍니다. 이로 인해 더 많은 농촌 지역이 의료 서비스를 받지 못하고 수술 인력 공급이 줄어들어 양질의 진료에 대한 접근이 더욱 제한됩니다. 가장 심각한 것은 일반외과 의사 부족 시골 지역에서는 일부 시골 병원이 더 복잡한 수술에 대한 환자의 요구를 충족할 수 없습니다.
지식 공유의 필요성이 매우 크기 때문에 일부 외과의사는 다음과 같은 방법으로 훈련과 준비를 보완하고 있습니다. YouTube에서 동영상 보기 복강경 담낭 절제술과 같은 일반적인 절차를 보여줍니다. 그러나 일부 비디오의 품질과 전문성은 의심스럽습니다.
실시간 데이터 캡처 작동 방식
로봇을 이용해 환자의 복부 탈장 치료를 수행하는 외과 의사를 상상해 봅시다. 수술실의 외과의사 콘솔에 앉아 있는 외과의사는 실시간으로 데이터를 확인하고 로봇 팔이 가하는 특정 움직임이 복강 내 주변 조직에 허용할 수 없는 양의 압력과 힘을 유발하는 방식을 이해할 수 있습니다.
외과 의사는 해당 데이터를 사용하여 환자를 위해 실시간으로 더 나은 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 향후 로봇 지원 절차를 더욱 정확하게 만들고 합병증의 가능성을 줄일 수도 있습니다.
해당 데이터를 대규모로 활용한다고 상상해 보십시오. 인공 지능 알고리즘과 데이터 과학을 적용하여 데이터를 필터링하고 처리하여 최소 침습 복부 탈장 복구에 대한 외과 커뮤니티의 집단적 지식을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다. 이는 더 나은 의사 결정을 내리고 향후 수술의 정확성을 높이는 데 도움이 될 것입니다. 수술용 로봇공학과 데이터 수집을 보다 광범위하게 사용하면 부유한 지역사회와 가난한 지역사회 간에 고품질의 수술 치료에 대한 접근권을 더욱 공평하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 시골 지역사회 병원에 근무하는 외과 의사는 수백 또는 수천 마일 떨어진 곳에서 수행되는 로봇 보조 수술을 기반으로 한 복부 탈장 복구에 대한 데이터 기반 모범 사례의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 이는 오늘날 수술용 로봇이 제공하는 고급 감지 기능을 통해서만 가능합니다.
외과 의사의 작업량 개선
민주화는 기술을 사용하여 전문 지식이 필요한 것에 더 많은 사람들이 접근할 수 있도록 만들 때 발생합니다. 오픈 소스를 통해 소프트웨어에서 민주화가 이루어지고 있어 많은 사람들이 함께 혁신하기가 더 쉬워졌습니다. 이는 3D 프린팅을 이용한 제조와 CAD를 이용한 엔지니어링 분야에서 일어나고 있습니다. 수술 중에 이런 일이 일어날 수 있고, 일어나야 합니다.
수술용 로봇과 데이터 기반 지식 공유를 통한 수술 개선만으로는 다가오는 외과의사 부족 현상을 스스로 해결할 수 없습니다. 우리는 또한 수술 인력을 확대하는 동시에 각 외과 의사의 작업량을 보다 쉽게 관리할 수 있도록 해야 합니다.
시간이 지남에 따라 수술 로봇은 성공적인 수술의 데이터를 계속 활용하면서 환자 경험을 개선하고 합병증을 줄이는 동시에 수술 절차의 더 많은 부분을 자동화하는 데 도움이 될 것입니다. 자동화가 향상되면 외과의사가 작업량의 상당 부분을 차지하는 일상적이고 반복적인 작업을 수행하지 않아도 되므로 피로를 줄이고 수술 경력을 오늘날보다 훨씬 더 바람직하게 만들 수 있습니다.
우리의 목표는 사람의 개입 없이 로봇이 복잡한 수술을 수행할 수 있도록 하는 것이 아닙니다. 그러나 수술용 로봇을 사용하여 데이터 기반 모범 사례를 사용하여 소외된 지역 사회에 고품질 의료에 대한 접근을 민주화하는 것은 우리가 달성할 수 있고 세계가 필요로 하는 결과입니다.
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