A point-based objective scoring tool using surgical videos for grading difficulty levels of laparoscopic cholecystectomy

수술실에서 외과의의 손은 정밀하게 움직이지만, 그 손이 지나가는 경로는 환자마다 결코 같지 않습니다. 담낭을 작은 절개창을 통해 제거하는 수술인 복강경 담낭 절제술은 전 세계적으로 가장 흔하게 수행되는 수술 중 하나입니다. 어떤 환자들에게는 장기가 조용히 자리 잡고 있어 들어 올리고 제거하기가 쉽습니다. 그러나 다른 환자들에게는 수년간의 염증이나 감염으로 인해 해당 부위가 엉클어진 흉터 조직과 액체로 뒤엉킨 상태가 되어, 작업의 난이도를 현저히 높이기도 합니다. 이러한 가변성은 의료계에 하나의 문제를 제기합니다. 어떤 수술은 공원을 산책하는 것처럼 쉽고, 어떤 수술은 가파른 절벽을 오르는 것만큼 어려울 때, 외과의의 숙련도를 어떻게 공정하게 평가할 것인가 하는 점입니다. 전통적인 난이도 측정 방식은 대개 수술이 얼마나 오래 걸렸는지, 혹은 더 큰 개복 절개를 위해 전환해야 했는지 등에 의존합니다. 하지만 이러한 척도들은 결함이 있는데, 이는 실제 환자의 신체가 제시하는 도전 과제보다는 외과의의 경험, 보조 인력의 숙련도, 심지어 장비의 품질에 크게 좌우되기 때문입니다.

이를 해결하기 위해 노던 헬스(Northern Health)와 멜버른 대학교의 연구진은 이 수술들을 등급화하는 새로운 방법을 만들기 위해 착수했습니다. 그들은 그 외의 모든 것을 배제하고, 수술 중 영상 화면을 통해 볼 수 있는 것에만 집중하는 시스템을 만들고자 했습니다. 시각적 증거에만 엄격히 초점을 맞춤으로써, 수술을 수행하는 사람이 누구인지와 상관없이 사례의 난이도를 객able하게 측정할 수 있는 표준 자를 구축하고자 한 것입니다. 이러한 접근 방식은 새로운 외과의를 교육하고 연구를 진행하는 데 매우 중요한데, 전문가들이 동일한 기준선 위에서 성과를 비교할 수 있게 해주기 때문입니다. 또한 이는 미래의 기술, 즉 컴퓨터 프로그램이 언젠가 이 영상들을 보고 난이도를 자동으로 채점하여 인간의 편향을 완전히 제거할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

연구팀은 먼저 80개의 익명 영상 기록을 수집했습니다. 그들은 환자가 등을 대고 누운 상태에서 진행되는 특정 4포트 기법의 영상만을 선택하여 관찰 환경을 일정하게 유지했습니다. 간 및 담관 수술 전문 외과의 3명이 이 영상들을 시청하며 난이도를 평가했습니다. 전문가들은 시작 전, 연구에 포함되지 않은 두 개의 예시 영상을 통해 훈련을 받았으며, 이를 통해 모두가 무엇을 살펴봐야 하는지 이해하도록 했습니다. 연구진은 기존의 등급 시스템들을 검토한 후, 실시간 시각적 특징(예: 담낭의 형태, 움직임의 용이성, 수술 중 나타나는 장애물 등)에 전적으로 집중하기로 결정했습니다.

전문가들은 영상을 시청하며 각 사례를 경증(mild), 중등도(moderate), 중증(severe)으로 분류했습니다. 그들은 담낭이 끈적한 흉터 조직 층 아래에 파묻혀 있는지, 장기가 너무 부어오르거나 손상되어 수술 도구로 잡을 수 없는지, 혹은 작업을 더 안전하게 만들기 위해 액체를 배출해야 하는지 등의 구체적인 징후를 살폈습니다. 연구팀은 전문가들이 대부분의 시각적 징후에 대해 매우 잘 일치한다는 것을 발견했습니다. 사용된 기준 중 5개는 전문가들이 거의 항상 동일한 것을 포착할 만큼 '탁월한 일치도'를 보였고, 나머지 4개는 '양호한 일치도'를 보였습니다. '낮은 일치도'로 간주된 기준은 없었으며, 이는 이러한 시각적 단서들이 신뢰할 수 있고 서로 다른 사람들도 동일한 방식으로 포착할 수 있음을 시사합니다.

연구진이 '중증'으로 분류된 영상과 '경증'으로 분류된 영상을 비교했을 때 명확한 패턴이 나타났습니다. 어려운 사례일수록 장기들을 서로 붙여버리는 흉터 조직인 유착(adhesions)이 담낭을 완전히 덮고 있는 경우가 훨씬 많았습니다. 경증 그룹에서는 담낭이 완전히 파묻힌 경우가 1%에 불과했던 반면, 중증 그룹에서는 13%의 사례에서 담낭이 완전히 파묻혀 있었습니다. 또한 전문가들은 가장 어려운 사례들에서 담낭 벽이 자주 두꺼워져 있으며, 장기 자체가 심각한 감염이나 괴사의 징후를 보인다는 점에 주목했습니다. 아마도 가장 결정적인 것은 장기를 다루는 물리적인 어려움이었을 것입니다. 중증 사례의 거의 절반에서 외과의들이 담낭을 전혀 잡을 수 없었는데, 이는 경증 사례에서는 전혀 발생하지 않은 문제였습니다. 또한 중증 사례의 3분의 2에서는 수술을 진행하기 전 담낭의 크기와 압력을 줄이기 위해 액체를 빼내는 감압(decompression)을 수행해야 했습니다.

이러한 관찰 내용을 활용 가능한 도구로 만들기 위해, 연구팀은 통계적 방법을 사용하여 어떤 요인들이 가장 중요한지를 파악했습니다. 그들은 두꺼워진 벽이나 괴사 징후와 같은 일부 징후들이 자주 함께 나타난다는 점을 발견했고, 따라서 어려운 수술을 예측하는 독립적인 변수로서 두드러지는 요인들에 집중했습니다. 연구 결과, 담낭이 흉터 조직에 완전히 파묻혀 있는 것이 주요 경고 신호임을 확인했습니다. 더욱 중요한 것은 장기를 잡을 수 없거나 감압이 필요한 경우였습니다. 연구진은 이러한 요인들이 어려운 사례를 얼마나 강력하게 예측하는지에 따라 점수를 부여했습니다. 예를 들어, 담낭 감압의 필요성에는 가장 높은 가중치를 부여했고, 담낭 목 부분에 박힌 결석의 존재 또한 핵심 요인으로 간야했습니다.

그 결과, 외과의나 연구자가 영상을 시청하면서 이러한 특정 시각적 징후들을 체크하고 점수를 합산할 수 있는 간단한 점수 체계가 만들어졌습니다. 점수가 특정 수준에 도달하면 해당 사례는 '중증'으로 분류됩니다. 연구팀은 이 시스템을 테스트하여 효과가 있음을 확인했습니다. 컷오프(기준점) 점수를 3점으로 설정했을 때, 이 도구는 중증 사례를 대부분 정확하게 식umb 식별해 냈습니다. 컷오프를 1점으로 낮추었을 때는 중등도 사례까지 성공적으로 식별해 냈습니다. 이는 이 시스템이 순수하게 영상에서 보이는 것에 기반하여, 쉬운 수술, 중간 난이도의 수술, 어려운 수술을 높은 정확도로 구분할 수 있음을 의미합니다.

이 연구는 모든 수술 평가 문제를 해결했다고 주장하는 것이 아니며, 몇 가지 한계점도 인정하고 있습니다. 연구진은 복부 내부의 수술 과정만을 살펴보았기에, 기구를 삽입하는 데 걸린 시간이나 환자의 자세 등은 포함하지 않았습니다. 또한, '중증'의 정의를 내릴 때 환자의 회복 시간과 같은 결과와 비교하기보다 세 명의 전문 외과의의 주관적 판단에 의존했습니다. 그러나 이 연구의 강점은 그 객관성에 있습니다. 외과의의 경험이나 시간대와 같은 요인들을 제거함으로써, 환자의 해부학적 구조와 수술의 즉각적인 도전 과제에 온전히 집중할 수 있는 틀을 만들었습니다.

이 연구의 함의는 단순히 단일 수술의 등급을 매기는 것을 넘어섭니다. 전문가들이 영상을 보는 것만으로도 무엇이 사례를 어렵게 만드는지 일관되게 판단할 수 있다는 것을 입증함으로써, 연구진은 차세대 수술 도구의 토대를 마련했습니다. 만약 인간이 화면을 통해 파묻힌 담낭이나 박힌 결석을 안정적으로 찾아낼 수 있다면, 컴퓨터 프로그램도 언젠가 똑같이 할 수 있을 것입니다. 이는 인공지지능 시스템이 수술을 실시간으로 지켜보며 외과의에게 잠재적인 어려움을 알리거나 훈련을 위한 자동 피드백을 제공하는 시대로 이어질 수 있습니다. 현재로서는, 이 점수 기반의 도구가 복강경 담낭 절제술의 진정한 난이도를 측정하는 명확하고 재현 가능한 방법을 제공하며, 수술 기술에 대한 평가가 주변 상황이 아닌 수술의 실체에 기반하도록 보장하고 있습니다.