57 EyeWorld Asia-Pacific | March 2025 NEWS & OPINION by Sri Ganesh, MD, and Supriya Sriganesh, MD 인공지능을 활용한 수술 훈련 - 미래를 향한 시각 AI는 특히 진단, 치료 및 치료 접근성에서 안과학을 여러 면에서 혁신하고 있다. AI 알고리즘은 의료 이미지를 분석하는 데 뛰어나 당뇨망막병증, 연령관련 황반변성, 녹내장 및 백내장과 같은 질환의 조기 진단을 돕는다. 조기 발견은 더 빠른 치료와 더 나은 환자 결과로 이어져 증가하는 유병률에 대처하고 있다. 치료 계획에서 Zeiss Surgery Optimizer와 같은 AI 도구는 다양한 매개변수를 최적화하고, 시술 효율성과 결과를 개선하여 수술적 정밀도를 높인다. 또한 AI는 환자 데이터를 분석하여 개별 요인에 따라 맞춤형 치료 계획을 수립하여 맞춤화된 치료를 가능하게 한다. 게다가 AI는 안구 질환에 대한 약물 발견을 가속화하여 새로운 치료법을 시장에 출시하는 데 도움이 된다. AI 가 구동하는 원격 안과 진료는 원격 진단 및 모니터링을 가능하게 하여 특히 의료 서비스가 부족한 지역에서 치료 접근성을 개선하고 미숙아 망막증과 같은 글로벌 건강 문제를 해결한다. 마지막으로 AI는 안과 의사의 교육을 돕고 시뮬레이션 환경을 통해 기술과 지식을 향상시킨다. 이러한 모든 방식으로 AI는 이 분야를 혁신하여 안구 질환 환자들에게 보다 효율적이고 개인화되고 접근 가능한 치료를 제공하고 있다. AI 기반 디지털 도구과 수술 기술 향상 술자, 특히 수련 중에 있는 경우는 종종 자신의 기술을 다듬고, 효율성을 높이고, 능숙해지는 데 걸리는 시간을 줄일 방법을 모색한다. 수정체낭전낭절개 같은 기술을 습득하든, 수력분리술을 완벽하게 하든, 디지털 수술실(OR) 기술의 발전으로 이러한 목표를 더욱 달성할 수 있게 되었다. 수술 학습의 핵심은 에뮬레이션 과정이다. 전공의는 종종 멘토가 가르친 기술을 모방하며, 전문가 수술 비디오를 검토하는 것은 이와 관련하여 귀중한 도구이다. 노련한 술자가 수행한 수술과정을 보고 분석함으로써 전공의는 미묘한 뉘앙스와 개선 영역을 정확히 파악할 수 있다. 그러나 이러한 비디오를 녹화하고 검토하는 기존 방법은 번거롭고 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이 과정에는 고품질 현미경, 녹화 시스템, 물리적 저장공간, 영상을 구성하고 검색하기 위한 상당한 노력이 필요하며, 이로 인해 종종 비디오 분석이 소홀히 다루어진다. 최근 디지털 시각화의 혁신은 AI 기반 시스템을 통합하여 이러한 문제를 해결했다. 이러한 시스템은 수술 녹화 영상을 자동으로 클라우드에 업로드하여 스마트폰이나 노트북에서 액세스할 수 있도록 한다. 이를 통해 수술 비디오를 검토하는 데 전통적으로 수반되던 많은 장벽이 제거되어 전공의는 언제 어디서나 고화질 영상을 분석하여 보다 효율적으로 학습할 수 있다. 학습 개선 및 수술 시간 단축 AI 기반 비디오 애플리케이션은 편의성 그 이상을 제공한다. 이러한 시스템은 비디오를 다양한 수술 단계(예: 전낭절개, 수력분리술, 수정체 유화술)로 분류할 수 있어 사용자가 수술의 특정 단계에 집중할 수 있다. 전공의는 자신의 기술을 경험이 풍부한 술자의 기술과 비교함으로써 비효율성을 파악하고 모범 사례를 채택하여 속도와 정밀도를 개선하고 궁극적으로 수술 시간을 줄일 수 있다. 시범 연구에서 수술 최적화 도구를 사용하는 젊은 외과의사 출처: Sri Ganesh, MD
RkJQdWJsaXNoZXIy Njk2NTg0