2025년 IEEE Spectrum에서 가장 큰 관심을 받은 생물의학 이야기들은 두 가지 병행되는 동향에 집중됐다. 하나는 특히 인공지능과 같은 새로운 기술을 생물의학에 도입하는 것이고, 다른 하나는 Wi‑Fi, 초음파, 레이저처럼 오래전부터 사용된 기술을 새로운 보건의료 응용 분야에 재활용하는 것이다. 이러한 사례들이 반드시 성숙한 제품을 의미하는 것은 아니며, 향후 질병의 진단·치료·환자 모니터링 방식을 바꿀 수 있는 연구 경로를 보여준다.
일부 프로젝트에서 인공지능은 복잡한 생체 신호를 분석하는 도구로 등장하는 반면, 다른 프로젝트의 혁신은 수년 전부터 이용 가능한 장치와 기술의 사용 방식을 바꾸는 데 기반을 둔다. 일부 응용 분야는 실용화에 가까워 보이지만, 다른 분야는 여전히 가설이나 초기 실험의 범위에 머물러 있다.
뇌 임플란트와 우울증 조기 경보
주요 이야기 중 하나는 에모리대학교 의과대학 정신과 의사인 파트리시오 리바스 부세가 한 환자의 뇌 임플란트가 환자 스스로 알아차리기 전에 우울증 악화를 알리는 신호를 보내고 있다는 점을 관찰하면서 시작됐다. 이 경험을 계기로 부세와 동료들은 정신 상태의 변화를 감지하는 자동 경보 시스템을 개발했다.
이 시스템은 뇌의 전기적 충동을 지속적으로 기록하는 임플란트를 기반으로 하며, 이후 인공지능 모델을 사용해 데이터를 분석하고 우울증 재발을 나타낼 수 있는 징후를 감지한다. 이와 병행해 미국의 다른 연구팀들도 인공지능 사용 여부와 관계없이 우울증 치료를 위해 뇌 자극 임플란트를 활용하는 다양한 방법을 시험하고 있다. 신경외과 의사 니르 립스먼은 이 분야가 개입을 위한 여러 선택지를 제공한다고 말하지만, 이 글은 해당 시스템을 널리 이용 가능한 치료법으로 제시하지 않는다.
생체 지표를 모니터링하는 그래핀 문신
매사추세츠 애머스트대학교 드미트리 케리프의 연구실에서는 피부에 거의 보이지 않을 정도로 얇은 그래핀 전자 문신을 개발하고 있으며, 이 문신은 생체 지표와 그 밖의 신체 신호를 모니터링할 수 있다. 그래핀은 강하고 유연한 전도체이므로 심박수를 측정하고 땀 속 특정 화합물의 존재를 감지하는 데 사용할 수 있다.
케리프는 이러한 문신이 향후 심혈관 질환, 대사 장애, 면역 질환, 신경퇴행성 질환을 비롯한 복잡한 의학적 상태를 추적하는 데 도움을 줄 수 있다고 본다. 그러나 현재 이 기술은 여전히 기존 전자 회로에 연결해야 한다. 연구진은 향후 이를 스마트워치 내부에 통합해 착용과 사용을 더 쉽게 만들기를 기대하고 있다.
Wi‑Fi 신호를 통한 심장 박동 측정
Pulse‑Fi 시스템은 널리 사용되는 통신 기술을 비접촉식 건강 모니터링 도구로 전환한 사례다. 이 시스템은 인공지능 모델을 사용해 심장 박동을 분석하고, 최대 10피트, 즉 약 3미터 거리에서 실시간으로 심박수를 추정한다.
기사에 따르면 시스템의 총비용은 약 40달러이며, 쉽게 설치할 수 있고 신체에 지속적으로 접촉해야 하는 모니터링 장치와 관련된 불편도 유발하지 않는다. 이 시스템은 사용자의 자세와 관계없이, 그리고 다양한 환경에서 작동한다. 캘리포니아대학교 산타크루즈의 컴퓨터 과학자인 카티아 오브라스카가 Pulse‑Fi 개발을 이끌고 있으며, 연구팀은 이 기술의 상용화를 계획하고 있다고 밝혔다. 그렇다고 해서 이 시스템이 이미 상용 제품으로 출시되었다는 뜻은 아니다.
연구 단계에 머문 초음파와 레이저
뉴욕 생체전자 의학연구소의 연구자인 산지타 S. 차반과 스타브로스 자노스는 초음파가 신경세포를 활성화할 수 있다고 가정한다. 이 아이디어는 신경세포막을 진동시켜 이온이 세포 안으로 흐를 수 있는 통로를 열고, 이에 따라 세포의 전위를 간접적으로 변화시켜 신호를 발화하도록 유도하는 것이다.
연구진의 구상에 따르면 특정 신경세포를 표적으로 삼으면 광범위한 부작용이 있는 약물 대신 염증이나 당뇨병을 치료할 수 있을지도 모른다. 그러나 본문은 이를 입증된 치료법이나 이용 가능한 임상적 대안이 아니라 연구 가설로 제시한다.
이와 다른 광학적 방향에서 연구자들은 레이저가 사람의 머리를 통과해 광자를 보낼 수 있다는 사실을 입증했다. 머리가 빛을 차단하는 능력 때문에 이러한 유형의 연구는 수년 동안 불가능해 보였다. 이는 향후 외부 층을 깊이 통과하지 못하는 저비용 뇌전도 검사와 더 깊은 영역을 볼 수 있지만 비용이 더 높은 기능적 자기공명영상의 장점을 결합한 도구로 이어질 수 있다. 프로젝트 책임자인 잭 래드퍼드는 이 결과가 불가능하다고 여겨졌던 일이 가능하다는 점을 입증한 것이지, 완성된 진단 장치가 아니라고 설명한다.
수술실에서 의사결정에 가까워지는 로봇
마지막 이야기는 수술 중 로봇이 더욱 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있게 될 가능성을 다룬다. 이 글을 작성한 세 연구자는 존스홉킨스대학교 로봇공학 연구실에서 일하며, 이 연구실은 Smart Tissue Autonomous Robot, 약칭 STAR라는 로봇의 개발을 담당하고 있다. STAR는 2016년 살아 있는 동물의 연조직을 대상으로 최초의 독립 수술을 수행했다.
완전 자율 로봇에 의존하는 수술실에 도달하려면 여전히 여러 장애물을 넘어야 한다. 여기에는 다목적 로봇 제어 장치의 개발과 엄격한 개인정보 보호 규정 아래에서의 데이터 수집이 포함된다. 그럼에도 이 글의 저자들은 외과의와 독립적인 로봇 보조자가 환자를 맞이하는 시나리오가 더 이상 먼 가능성이 아니라고 본다. 이러한 전망은 연구와 시험의 진전에 달려 있으며, 병원에서 이러한 시스템이 일상적으로 도입되었다는 발표를 의미하지는 않는다.
이 이야기들은 인공지능에 기반한 혁신과 오래된 기술의 가능성을 새롭게 발견하는 혁신을 결합한다. 전체적인 내용은 의료 혁신의 가치가 항상 도구의 새로움과 연결되는 것은 아니며, 생체 신호를 수집하거나 조직에 영향을 주거나 수술 의사결정을 지원하는 데 그 도구를 어떻게 사용하는지가 중요하다는 점을 시사한다. 동시에 이러한 사례들은 원리 입증에서 의료 현장 사용으로 넘어가려면 더 많은 검증과 안전성, 개인정보 보호, 신뢰성 문제의 해결이 필요하다는 점을 보여준다.