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LLM, 로봇 수술 분야 도입 확산으로 AI 헬스케어와 로봇 수술 시장 융합 가속화

• AI 기반 대형언어모델(Large Language Model, LLM)^*의 로봇 수술 계획 수립·실행 및 교육 분야에서 급속한 도입이 진행되고 있으며, 2027년 AI 헬스케어(Health Care) 시장과 2034년 로봇 수술 시장의 교집점에서 새로운 성장 동력이 창출될 것으로 전망됨
^* 대용량 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리와 생성이 가능한 인공지능 모델로, 수술 환경 분석과 복잡한 수술 중 의사결정 지원 등의 기능을 수행
• 로봇 수술 기업 에이선세스 서지컬(Asensus Surgical)의 연구개발 부사장은 LLM이 수술 환경에 대한 향상된 정보를 실시간으로 제공해 외과의사의 의사결정을 지원한다고 밝힘
• 그러나 LLM의 핵심 한계인 환각(Hallucination) 현상^**으로 인해 부정확하거나 사실이 아닌 정보 생성 가능성이 존재하며, 이는 안전이 최우선인 분야에서 AI 도구에만 전적으로 의존할 수 없음을 시사함
^** LLM이 학습 데이터에 없는 내용을 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 생성하는 현상으로, 의료 맥락에서는 잘못된 진단이나 치료 결정으로 이어질 수 있는 심각한 위험 요소
• 영국 의료기기 기업 씨엠알 서지컬(CMR Surgical) 최고기술책임자는 회사가 첫 수술부터 환자 동의하에 익명화된 수술 영상 데이터를 수집해 왔으며, 이러한 풍부한 시각적 데이터를 활용해 암 조직 내에서 장기 위치 파악 등 기계학습을 통한 시각적 수술 과정 보강에 LLM 활용을 적극 검토 중이라고 밝힘
• 로봇 수술 분야에서 LLM의 미래는 규제기관의 승인 방식과 모델의 설명가능성 확보에 달려 있으며, 미국 식품의약국(FDA)이 명시한 블랙박스 기술 금지(Black Box Technology Prohibition) 원칙^***에 따라 LLM의 제약과 안전성 확보 사이의 균형점을 찾는 것이 업계 전반의 혁신적 디지털 수술 생태계 구축의 핵심 과제가 될 전망임
^*** 의료기기나 AI 시스템이 어떻게 결정을 내리는지 그 과정을 설명할 수 없는 블랙박스 형태의 기술 사용을 금지하는 FDA 원칙

[Medical Device Network, 2025.09.11.; Yahoo Finance, 2025.09.12.]