제임스 튜더 박사, MD, XCath의 AI 부사장 – 인터뷰 시리즈

제임스 튜더 박사, MD, XCath의 로봇 시스템에 AI를 통합하는 일을 주도합니다. 기술과 의학의 융합에 대한 열정으로 그는 현직 방사선과 전문의, 베이ラー 의과대학 방사선과 조교수, AI 연구자로 활동합니다.

2017년에 설립된 XCath는 의료 로봇공학, 나노 로봇공학, 재료 과학 분야의 발전에 초점을 맞춘 스타트업입니다. 이 회사는 뇌혈관 질환과 다른 심각한 의료 조건을 치료하기 위한 차세대 내강 로봇 시스템과 조종 가능한 가이드 와이어를 개발합니다.

튜더 박사, 방사선학 분야에서 AI와 의학의 교차점에 관심을 가졌던 것은 무엇입니까?

2016년, 방사선학 레지던트를 시작할 때, DeepMind의 AlphaGo가 세계 챔피언 고 선수 이세돌을 이겼습니다. AlphaGo가 고 게임의 복잡성을 압축하고 추상화하는 능력은私の 상상력을 자극했습니다. 방사선학과 의학 전체에서 AI의 변혁 가능성에 대해 흥분하여私は AI에 대해 밤낮으로 공부했습니다.

XCath의 AI 부사장이 된 경위를 자세히 설명해 주시겠습니까? 의료 로봇공학에서 AI 통합을 추구한 동기는 무엇입니까?

私の 경력은 예상치 못한 방향으로 진행되었습니다. 방사선학 레지던스를 마친 후,私は AI와 그 상업적 응용에 더 많은 시간을 할애하고 싶었습니다.私は 에두아르도 폰세카가 설립한 피트니스 로봇공학 스타트업에 加わりました. 에두아르도는 현재 XCath의 CEO입니다. 이는 형성적인 경험이었지만,私は 그 경험이 뇌졸중 치료를 위한 원격 로봇 수술로 이어질 것이라고는 예상하지 못했습니다.

약 10년 전, 급성 뇌졸중 치료에서 혁명이 일어났습니다. 이전의 표준 치료는 혈栓을 녹이는 약물 tPA였습니다. 2015년, 임상 시험은 뇌 혈관 내에서 가이드 와이어와 카테터를 조종하여 혈栓을 직접 제거하는 기계적 혈栓 제거술이 대동맥 뇌졸중에서 더 효과적임을 보여주었습니다. 그러나 이 수술은 아직도 미국 인구의 40% 미만이 접근할 수 있습니다. 전 세계적으로는 상황이 더 심각하여 3% 미만의 인구가 접근할 수 있습니다.

XCath의 사명은 원격 로봇 수술을 통해 기계적 혈栓 제거술에 대한 접근성을 높이는 것입니다. 전문가들이 원격으로 로봇을 조종하여 뇌졸중 치료를 제공할 수 있도록 하는 허브와 스포크 모델을 구축하는 것입니다.

에두아르도는 튜더 박사에게 로봇 시스템의 안전성을 높이는 방법에 대해 물었습니다. 튜더 박사는 몇 주 동안 연구에没頭하여 로봇과 원격 수술에 대해 배웠습니다. XCath의 사명과 잠재적인 인도적 영향에 매료되어 튜더 박사는 이 выз오에 응했습니다.

방사선학 교수로서의 경험은 의료 기기에 AI를 통합하는 접근 방식에 어떻게 영향을 주었습니까?

방사선학 레지던트를 가르치는 것은 복잡한 아이디어를 명확하게 설명하는 능력을 키웠습니다. 이는 AI 기술과 그 실제 의료 분야에서의 적용을 연결하는 데 중요합니다. 또한 임상의들이 직면하는 도전을 이해하는 데 도움이 되며, 임상적으로 실용적이고 사용자 친화적인 AI 솔루션을 설계하는 데 도움이 됩니다.

XCath의 AI 부사장으로서 로봇 시스템에 AI를 통합하는 데 직면한 주요 도전은 무엇입니까? 어떻게 이를 극복했습니까?

로봇 공학에 AI를 통합하는 것은 U자형 도전입니다. 가장 큰 어려움은 데이터를 수집하고 관리하는 초기 단계와 임베디드 소프트웨어 패키지에 통합하는 최종 단계에 있습니다. 실제 AI 모델 훈련은 상대적으로 간단합니다.

의료 데이터를 수집하는 것은 어려울 수 있지만, 우리는 우수한 이미지 공유 파트너십을 구축할 수 있었습니다. 임상에서 모델을 구현하는 것은 여러 팀의 노력을 조율해야 하며, 이는 AI, 품질, 소프트웨어, UI/UX, 로봇 공학자 등 다양한 팀이 참여합니다. 임상 팀과 지속적으로 검증하여 솔루션이 유용하고 효과적임을 확인하는 것이 중요합니다. 이러한 많은 부분이 함께 작동하기 때문에 성공은 결국 专注하고 높은 성과를 발휘하는 팀에 달려 있습니다.

XCath의 내강 로봇 시스템의 능력을 향상시키는 AI의 역할에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? AI는 환자 결과를 향상시키는 데 어떻게 기여합니까?

AI 알고리즘은 상시 교사와 조수로 작용하여 모든 제공자의 인지 부담을 감소시키고 세계 수준의 치료를 제공할 수 있습니다. AI는 수술 중과 수술 후 피드백을 제공하여 로봇 수술의 훈련과 채택 과정을 가속화할 수 있습니다. 우리는 시스템을 så 효과적이고 접근성이 있도록 만들어서 다른 혈管 전문가들이 로봇을 사용하여 급성 뇌졸중 치료를 제공할 수 있도록 훈련할 수 있습니다.

또한, 로컬에 임베디드 알고리즘은 사이버 공격과 네트워크 故障으로부터의 추가적인 안전성을 제공할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 수술의 예상 경로를 예측하고 예기치 못한 경우에 경고하고 수술을 일시 중지할 수 있습니다.

최종적으로 우리는 의사의 제어를奪う 것이 아니라, 모든 환자가 세계 수준의 치료를 받을 수 있도록 능력을 보완하고자 합니다.

XCath의 AI 주도 기술은 내강 수술 중 인간의 혈管을 탐색하는 복잡성을 어떻게 해결합니까?

XCath의 내강 로봇 시스템은 정밀의학의 주요 발전으로, 인간의 혈管을 밀리미터 단위의 정확도로 탐색할 수 있습니다. 시스템은 수술의 변동성을 최소화하고, 직관적인 제어 콘솔을 통해 다양한 내강 장치를 제어할 수 있습니다.

또한, XCath의 ElectroSteer Deflectable Guidewire System은 세계 최초의 전자적으로 제어되는 조종 가이드 와이어로, 복잡한 혈管 해부학과 도전적인 혈管 각도에 대한 탐색을 위한 조종 가능한 팁을 특징으로 합니다.

AI는 또한 내강 수술 중의 탐색 능력을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다. 로컬에 임베디드 컴퓨터 비전과 경로 계획 모델은 수술 중에 실시간 이미지 분석과 강화 및 평행 자율성을 제공하여 의사의 인지 부담을 줄일 수 있습니다.

XCath는 최근 세계 최초의 원격 로봇 기계적 혈栓 제거술 시연을 달성했습니다. 이 혁신적인 수술에서 AI의 역할에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

우리는 이전 버전의 로봇을 사용하여 이 획기적인 성과를 달성했으므로, AI는 역할을하지 않았습니다. 그러나 이는 未来의 원격 로봇 수술에 대한 기초를 마련하는 중요한 里程碑입니다.

이 시연에서, 페레이라 박사는 아부다비에서 시뮬레이션된 환자에게 로봇을 원격으로 조종하여 뇌의 혈栓을 제거했습니다. 우리는 결과에 매우 만족했으며, 이는 기술의 가능성을 보여주는 것입니다. 우리는 지역 원격 로봇 텔레스토크 네트워크를 예상하지만, 우리는 기술의 능력을 보여주기 위해 극단적인 시도를했습니다.

급성 신경혈管 질환의 치료에서 원격 로봇 수술의 미래는 무엇입니까? XCath는 이 분야에서 선도적 역할을 하기 위해 어떻게 준비하고 있습니까?

수술이 가능하거나 환자 이송이 가능할 때, 원격 로봇 수술의 필요성을 정당화하는 것은 어려울 수 있습니다. 그러나 뇌졸중 치료와 같은 경우, 시간이生命을 결정하는 경우, 원격 로봇 수술은 매우 중요합니다.

XCath는 급성 뇌졸중 치료를 위한 원격 로봇 수술을 선도할 위치에 있습니다. 우리의 접근 방식은 전문 치료에 대한 접근성이 제한된 지역의 급성 치료 필요성을 해결합니다. 일단 우리는 이 도전을 성공적으로 해결하면, 이는 다른 시간 민감한 의료 비상 사태에 대한 원격 로봇 솔루션으로 이어질 것입니다. 또한, 로봇의 정밀한 제어로 인해, 로봇을 로컬에서 사용하여 기술적으로 어려운 수술, 예를 들어 동맥류 수술을 수행할 수 있습니다.

의료 분야에서 AI의 미래는 무엇입니까? 특히 로봇 시스템과 최소 침습적 수술의 경우는 어떻습니까?

AI는 의료 분야를 혁신할巨大한 잠재력을 가지고 있습니다. 초기 AI 응용 분야는 주로_triage와 효율성 향상에 집중했습니다. 우리는 방사선학, 특히緊急한 경우를 표시하거나 측정값을 자동화하는 분야에서重大한 발전을 보았습니다.私は 또한 의료 기록 자동 문서화에 대해 흥미를 느끼고 있습니다. 현재의 도전은 의사가 컴퓨터 앞에서 더 많은 시간을 보내고 환자와 상호 작용하는 시간보다 더 많은 시간을 문서화하는 데 보내고 있다는 것입니다.私は 실시간으로 환자 상호 작용이나 수술을 문서화할 수 있는 시스템이 개발될 것으로 예상합니다. 이는 귀중한 의사 시간을 해방시킬 것입니다. 로봇 분야에서, AI는 보조와 감시를 통해 치료의 일관성과 품질을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

가시적 미래에서, AI는 외과 의사를 대체하지 않을 것입니다. 로봇 시스템에 평행 자율성을 구현하면 수술의 안전성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

AI 연구에 깊이 관여하신 분으로서, 의료 기기 개발에 가장 큰 영향을 미칠 AI의 발전은 무엇이라고 생각하십니까?

최근 몇 년 동안, 우리는 감독된 深層 학습 모델이 FDA 승인을 받고 의료 분야를 변革하는 약속을 выпол치고 있습니다. 생성적 AI 응용 분야가 다음 몇 년 동안 주도할 것입니다. 다중 에이전트 시스템은 실시간으로 진단하고 치료할 수 있을 것입니다. 그러나 이러한 에이전트의 행동은 불투명하고 확률적이므로 추가적인 규제 장벽이 있을 것입니다. 그러나 全球적인 필요는 채택을 추동할 것입니다. 르완다에서는 Zipline이 의료 물품을 배달하기 위해 드론을 사용하고 있습니다. 의료 자원이 부족한 지역에서는 위험-이익 방정식이 다르므로, 개발된 세계를 따라가기보다는 다중 에이전트 AI 의료 기기를 배치할 가능성이 있습니다.

이 훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하시는 독자는 XCath를 방문하시기 바랍니다.