The AIDE/OBS Study: an international multicenter protocol for AI-ready clinical and intraoperative visual data collection in non-elective minimally invasive surgery for complicated diverticulitis

긴박한 응급 수술의 세계에서 의사들은 종종 환자의 미래를 결정지을 수 있는 찰나의 딜레마에 직면합니다. 대장의 일부가 위험할 정도로 염증이 생기거나 감염되었을 때, 즉 복합성 게실염이라고 알려진 상태가 되었을 때, 외과의는 손상된 부위를 어떻게 복구할지 결정해야 합니다. 그들은 신체의 자연스러운 경로를 복원하기 위해 두 끝을 즉시 다시 연결하거나, 손상된 부분을 제거하고 건강한 끝부분을 복벽 밖으로 꺼내 임시 개구부를 만드는 것, 즉 스토마(stoma)를 만들 수도 있습니다. 역사적으로 하트만(Hartmann) 수술이라고 불리는 이 두 번째 옵션은 전신 상태가 불안정한 환자에게는 더 안전한 선택이지만, 환자가 관리해야 할 주머니를 남기게 되며 종종 나중에 이를 다시 복원하기 위한 어렵고 힘든 두 번째 수술을 필요로 합니다. 이 두 갈래 길 사이의 선택은 결코 명확하지 않습니다. 이는 환자의 전반적인 건강 상태, 감염의 심각성, 그리고 결정적으로 수술을 시작하는 순간 외과의가 체내에서 무엇을 보느냐라는 복잡한 요소들의 조합에 달려 있습니다. 수십 년 동안 이 결정은 주로 외과의의 경험과 직관에 의존해 왔는데, 이 과정은 실시간으로 진행되고 종종 압박감이 심한 상황에서 이루어지며 다른 사람들이 분석할 수 있는 방식으로 기록되는 경우가 드물기 때문에 연구하기가 매우 어렵습니다.

외과의와 과학자들로 구성된 팀이 이끄는 새로운 국제 연구 프로젝트는 우리가 이 결정적인 순간을 이해하는 방식을 바꾸고자 노력하고 있습니다. AIDE/OBS라고 알려진 이 연구는 새로운 약물이나 새로운 수술 기법을 테스트하는 것이 아닙니다. 대신, 컴퓨터가 외과의의 결정을 도울 수 있도록 가르칠 수 있는지 확인하기 위해 거대하고 조직화된 정보 라이브러리를 구축하고 있습니다. 연구진은 전 세계 병원으로부터 데이터를 수집하고 있으며, 특히 심각한 게실염을 치료하기 위해 작은 카메라와 기구를 사용하는 최소 침습 수술(개복 수술 대신)을 받는 환자들에게 집중하고 있습니다. 그들의 목표는 표준적인 의료 기록뿐만 아니라 수술실 내부의 실제 영상과 정지 화면까지 수집하는 것입니다. 이러한 시각적 기록을 환자의 상태 및 외과의의 최종 결정과 결합함으로써, 연구팀은 외과의의 판단 속에 숨겨진 논리를 포착할 수 있는 구조화된 데이터셋을 만들기를 희망합니다.

이 프로젝트는 타당성 조사(feasibility study)로 설계되었습니다. 즉, 일차적인 목적은 이러한 종류의 데이터 수집이 서로 다른 국가와 병원 간에 가능한지를 증명하는 것입니다. 연구진은 참여 센터들에 수술 중 특정 순간들을 기록하도록 요청하고 있습니다. 즉, 복부 내부를 처음 들여다보는 순간, 유착을 제거하는 과정, 장이 얼마나 잘 치유되고 있는지 평가하는 단계, 그리고 장을 다시 연결할지 아니면 스토마를 만들지 결정하는 최종 단계입니다. 또한 연구진은 외과의들에게 왜 그런 선택을 했는지 정확히 기록하도록 요청하며, 감염이 얼마나 있었는지, 조직의 상태가 어떠했는지, 혈액 공급이 연결을 지지할 만큼 충분해 보였는지와 같은 요인들을 기록하게 합니다. 이 정보는 향례 분석을 위한 견고한 토대를 제공하면서도 관리가 불가능할 정도로 너무 크지 않은 숫자인 최소 150건의 완전한 사례로부터 수집됩니다.

이 접근 방식이 독특한 점은 수술이 끝나면 보통 사라져 버리는 시각적 증거에 초점을 맞추고 있다는 것입니다. 전통적인 의학 연구에서는 외과의가 장을 다시 연결하기로 결정했다는 사실은 알 수 있지만, 그 결정을 내리기 위해 외과의가 실제로 무엇을 보았는지에 대한 맥락은 알지 못하는 경우가 많습니다. 조직이 너무 부어 있었을까요? 고름이 너무 많았을까요? 혈류가 좋지 않았을까요? AIDE/OBS 연구는 수술의 특정 단계별로 영상 클립을 정리함으로써 이러한 시각적 세부 사항을 포착하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 연구진은 외과의의 실시간 관찰을 결정과 직접 연결할 수 있습니다. 만약 외과의가 스토마를 만들기로 결정한다면, 광범위한 오염이나 좋지 않은 조직 상태와 같이 그 결정을 이끈 시각적 단서들을 기록합니다. 반대로 장을 다시 연결하기로 결정한다면, 연결을 할 수 있다는 확신을 준 건강함과 안정성의 시각적 징후들을 포착합니다.

연구팀은 아직 외과의의 결정을 대신할 인공지능 도구를 만들고 있는 것이 아닙니다. 대신, 데이터가 고품질이며 일관되고 컴퓨터 분석이 가능하도록 준비함으로써 그러한 도구를 위한 기초를 닦고 있는 것입니다. 그들은 각기 다른 장비와 기록 습관을 가진 수십 개의 서로 다른 병원에서 표준화된 영상과 임상 데이터를 수집하는 것이 가능한지를 테스트하고 있습니다. 연구진은 응급 수술이 무질서하고 예측 불가능하며, 환자마다 상황이 매우 다를 수 있다는 점을 인정합니다. 최소 침습 수술을 받을 수 있을 만큼은 안정적이지만 긴급한 치료가 필요한 환자라는 특정 그룹에 집중함으로써, 연구진은 이러한 복잡한 결정을 연구할 수 있는 통제된 환경을 만들고 있습니다. 또한 실시간으로 혈류를 보여줄 수 있는 특수 카메라의 사용에도 주의를 기울이고 있는데, 이 기술은 점점 더 흔해지고 있지만 응급 상황에서는 아직 완전히 이해되지 않은 부분이 있습니다.

이 초기 단계의 결과가 모든 환자에게 어떤 수술 전략이 더 나은지를 알려주지는 않을 것입니다. 이 연구는 한 방법이 다른 방법보다 우월하다는 것을 증러하기 위해 설계된 것이 아닙니다. 대신, 수술실의 시각적 현실과 외과의가 내리는 임상적 결정을 연결하는 데이터베이스를 성공적으로 구축할 수 있는지를 밝혀낼 것입니다. 만약 데이터 수집이 성공적이라면, 이는 미래의 연구자들이 수술 영상에서 패턴을 인식하는 컴퓨터 프로그램을 개발하는 데 필요한 원료를 제공할 것입니다. 이러한 미래의 도구들은 언젠가 외과의에게 두 번째 의견(second opinion)을 제공하여, 긴박한 순간에 인간의 눈이 놓칠 수 있는 위험이나 안전의 시각적 징후를 강조해 줄 수 있습니다. 궁극적인 희망은 이러한 결정들을 이끄는 시각적, 임상적 요인들을 이해함으로써, 장을 다시 연결할지 아니면 스토ما를 만들지에 대한 선택이 단순히 개인의 경험이 아닌 명확하고 재현 가능한 증거에 기반하도록 만드는 것입니다.

이 연구는 이미 전 세계 300개 이상의 수술 센터의 관심을 끌었으며, 이는 더 나은 데이터에 대한 필요성이 공유된 글로벌 과제임을 시사합니다. 서로 다른 국가의, 서로 다른 의료 시스템에서 근무하는 외과의들이 힘을 모아 사례를 기록하고 있습니다. 이러한 협력은 필수적인데, 왜냐하면 응급 상황을 다루는 방식은 훈련과 가용 자원에 따라 크게 달라질 수 있기 때문입니다. 다양한 관점을 하나로 모음으로써, 이 연구는 어떤 요인이 보편적이고 어떤 요인이 특정 환경에 국한된 것인지를 식별하는 것을 목표로 합니다. 연구진은 이것이 첫 단계일 뿐이라는 점을 분명히 하고 있습니다. 그들은 응급 수술 문제를 해결했다고 주장하는 것이 아니라, 이러한 결정의 복잡성을 컴퓨터가 학습할 수 있는 방식으로 포착하는 것이 가능하다는 것을 입증하고 있는 것입니다.

결국, AIDE/OBS 연구는 보이지 않는 것을 보이게 만드는 것에 관한 것입니다. 이 연구는 외과의의 찰나적이고 주관적인 판단을 영구적이고 분석 가능한 기록으로 바꾸고자 합니다. 그렇게 함으로써, 인공지능이 환자 케어의 가장 결정적인 순간을 도울 수 있는 새로운 수술 연구의 시대를 여는 것입니다. 이 작업은 체계적이고 신중하며, 결과의 속도보다는 데이터의 질에 집중하고 있습니다. 성공한다면, 이 프로젝트는 외과의의 기술을 대체하는 것이 아니라 그것을 지원하는 강력한 새로운 도구를 제공하여, 잠재적으로 불필요한 스토마 수술을 받는 환자의 수를 줄이고 더 많은 사람이 생명을 위협하는 질병 이후에 정상적인 삶으로 돌아갈 수 있도록 도울 것입니다. 무질서하고 예측 불가능한 응급실에서 구조화되고 데이터 중심적인 미래로 가는 여정은, 한 번에 한 사례씩 일어나는 일을 기록하는 이 단순한 행위로부터 시작됩니다.