Aether라는 바이오 3D 프린터 제작 및 판매 회사에서 올 4월 10일 자사의 새로운 소프트웨어의 데모 버전 영상을 공개했습니다. 이 새로운 소프트웨어는 딥 러닝(Deep Learning) 기술 기반의 인공지능(AI)을 적용해 만들어졌으며 각종 인공 장기와 조직을 자동적으로 세분화하고 출력 가능한 3D 파일로 변환해줍니다.

ASAR(Automatic Segmentation and Reconstruction)이라 불리는 이 딥 러닝 기술은 인공지능과 화상 처리 기술(Image processing technology)의 융합을 통해 제작되었습니다. 이 프로그램은 이용자가 손쉽게 몇 번의 조작만으로 인공 장기를 디자인할 수 있도록 도와주며 전체 과정 중에 인간의 개입이 전혀 필요하지 않습니다.

이 프로그램에 대해 Aether의 대표, Ryan Franks 씨는 다음과 같이 설명했습니다.

 

“자사 바이오 3D 프린터 Aether 1이 다양한 인공 조직을 한 번에 제작해낼 수 있는 유일한 3D 프린터 중 하나라는 것에 자부심을 갖고 있었지만, 한 가지 맞춰지지 않는 퍼즐이 존재했었습니다.”

“우리는 AI 기술을 도입함으로써 그 퍼즐을 맞춰낼 수 있었으며 공상과학과 현실의 간격을 조금 더 좁힐 수 있게 되었습니다.”

“이 기술이 의학 분야에 엄청난 영향을 줄 것이라 믿어 의심치 않으며 그때를 학수고대하고 있습니다.”

 

이 기술의 최대 이점은 별도의 디자인 작업 없이 높은 정밀도의 인공 장기 그래픽 데이터를 얻을 수 있다는 것(단 몇 초만에 분석, 제작)이며 이는 곧 많은 시간과 비용을 절약할 수 있도록 도울 것입니다.

 

 

이 기술의 발전은 병원이나 각종 연구 기관에 큰 혜택이 될 것

이 기술을 통해 제작된 인공 장기는 매우 정교하지만 사람의 몸에 이식할 수 있는 수준은 단연코 아닙니다. 이 기술을 통해 제작된 그래픽 데이터는 매우 정교하지만 아직 인공 장기 생산 기술이 그에 따라가지 못하기 때문입니다. 그렇지만 인공 장기 생산 및 이식의 대안, 미래 정도로는 볼 수 있을 것 같습니다.

당장 이 기술이 활용될만한 분야는 따로 있습니다. 바로 각종 연구센터와 병원입니다. 이 기술로 제작된 인공 장기는 실제 장기와 매우 흡사하기 때문에 각종 실험에 이용될 수 있고 이는 완성도 높은 실험 결과를 도출해내는 데 큰 역할을 할 것입니다. 또한 훈련이 필요한 외과 의사나 전공의들의 실습에 활용될 수 있으며 이런 효과적인 훈련은 해당 의사들의 기량을 효율적으로 늘려줌으로써 병원의 인력개발 비용 절감에 도움을 줄 것이며 더 나아가 잠재적 의료 사고의 비율을 낮추는 데 크게 이바지할 것입니다.

현재 이 프로그램은 정식 버전 출시를 위한 테스트를 위해 하버드 의대의 장 연구소(Jang Laboratory at Havard Medical School)와 협력을 맺고 다양한 테스트 및 연구를 진행 중에 있으며 CT 스캔 datasets을 이용해 비교 분석한 결과 높은 정밀도를 보였다고 합니다. 연구진은 CT 스캔 외에도 MRI, X-ray, 혈관 조영술 등의 기술과도 접목시켜 테스트할 계획이라고 밝혔습니다.

 

참고 All3DP

 

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