Surgical Data Science를 이끌어가는 연구자들(1)

안녕하세요.

삼성서울병원 이식외과 임상강사 오남기입니다.

2주 전 처음 발행한 뉴스레터에 예상보다 많은 분들이 관심을 가져주셨습니다. 지면을 빌어 감사한 마음을 전해드립니다.

이 뉴스레터는 많은 분들께 AI in surgery에 대한 관심을 환기 시키기 위함인 동시에, 저 스스로 공부를 게을리하지 않기 위함 이기도 합니다.

많은 분들의 관심을 이끌기 위해 AI in surgery라는 제목을 가져왔지만, 더 넓게는 Surgical Data Science에 대해 꾸준히 말씀드리고 싶습니다.

가장 먼저 소개드릴 그룹은 University of Strasbourg, France의 CAMMA(computational analysis and modeling of medical activities)입니다.

Nicolas Padoy, Ph.D. 가 이끌고 있는 연구실로 이 팀을 가장 먼저 소개해야만 하는 이유는 바로 Nicolas Padoy 그 스스로가 이 분야의 역사이기 때문입니다.

그는 deep learning 이라는 개념마저도 생소하던 2010년에 이미 수술 영상을 통해서 수술 과정을 분석하는 phase recognition 모델을 제안한 바 있습니다.

이후 2016년에는 EndoNet 이라는 이름으로 convolutional neural network (CNN)을 이용한 phase recognition model을 복강경 담낭절제술(laparoscopic cholecystectomy)에 적용한 연구를 보고했습니다. 이 논문은 이 분야에서 가장 많이 인용된 논문이기도 합니다.

CAMMA는 Computer science 기반의 Lab으로 소속된 연구원들이 수십 명에 달하는 맨파워를 가지고 있으며, 논문으로 보고하는 연구들의 소스 코드와 데이터셋을 Github을 통해서 공개하고 있습니다. 이 github을 참고하시면 관련 연구를 진행하시는데 많은 도움을 받을 수 있습니다.

M.D. 출신의 Pietro Mascagny가 CAMMA 소속으로 다양한 연구 결과들을 medical peer review journal에 발표하고 있습니다. Surgical data science 전반에 걸쳐 다양한 주제의 연구를 하는 것으로 보이며, 그의 연구 중 가장 많이 인용된 논문은 cholecystectomy 영상을 이용해서 AI model에게 critical view of safety를 학습 시킨 결과입니다.

CAMMA의 장점은 다수의 computer scientist로 구성된 연구실로 수술 영상이라는 아주 특수한 dataset에 적합한 model을 지속적으로 제안하고 성능을 개선하는 데 있습니다. 매년 MICCAI challenge를 통해서 model 개선을 위한 다양한 아이디어를 모으고 있기도 합니다. (*MICCAI: Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society로 관련 학회 중 가장 큰 규모를 가지고 있습니다.)

CAMMA는 프랑스 스트라스부르 대학 소속으로, 같은 대학의 병원에는 minimally invasive surgery (MIS)의 training center로 잘 알려진 IRCAD가 있습니다. CAMMA는 IRCAD를 통해서 MIS 수술에 대한 전방위적인 데이터를 쌓고, IRCAD는 CAMMA를 통해서 의사들이 현장에서 해결하고 싶은 문제를 해결하는 데 data science의 도움을 받는 선순환의 구조가 만들어져 있습니다. 공식 홈페이지와 github을 참조하시면, 이들이 수술의 영역에서 다루고 있는 데이터의 범위가 얼마나 광범위한지 확인하실 수 있습니다.

마지막으로 다음 링크는 작년 IRCAD에서 주최한 AI and surgery webinar 영상으로 CAMMA의 Nicolas Padoy, Pietro Mascagni 뿐만 아니라, MGH의 Daniel Hashimoto의 강의도 포함되어있습니다.

이번 뉴스레터에서는 Nicolas Padoy가 이끄는 CAMMA에 대해서 소개드렸습니다. 

다음 뉴스레터에서는 Surgical Data Science라는 개념을 정립하는데 주도적인 역할을 한 German Cancer Research Center(Deutsches Krebsforschungszentrum, DKFZ)의 Lena Maier-Hein의 연구와 성과에 대해 소개드리겠습니다.

감사합니다.

오남기 드림.