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생성형 AI, 의료 영상 AI, 3D 인체 시각화가 해부학 교육과 활용을 어떻게 바꾸는지 다룬다. AI는 설명과 이미지, 모델을 빠르게 만들지만 그 결과가 해부학적으로 정확하다는 보장은 없다. 디지털 인체 시각화, 영상해부학, 계산해부학, 생체역학, 수술 시뮬레이션과 윤리를 통해 AI 시대에 필요한 해부학적 문해력을 제시한다.
해부학은 오랫동안 실제 표본, 교과서 그림, 모형, 현미경 표본, 의료 영상 자료를 중심으로 발전해 왔다. 육안 해부는 몸의 실제 구조를 직접 확인하게 해 주고, 해부학 아틀라스는 복잡한 구조를 정리된 그림으로 보여 준다. CT와 MRI는 살아 있는 사람의 몸을 단면과 입체 구조로 이해하게 해 준다. 여기에 최근 인공지능이 새로운 도구로 들어왔다. AI는 대량의 이미지와 데이터를 분석하는 데 강점을 가진다. 해부학에서 다루는 CT, MRI, 초음파, 조직 이미지, 현미경 사진, 3D 스캔 자료, 디지털 인체 데이터는 모두 AI가 분석할 수 있는 대상이다. AI는 영상 속에서 특정 구조를 찾고, 장기나 조직의 경계를 나누며, 여러 장의 단면 영상을 바탕으로 3차원 구조를 재구성할 수 있다.
－01_“인공지능과 해부학의 융합” 중에서
AI는 이 흐름 위에서 해부 그림 제작의 속도를 높인다. 같은 어깨관절이라도 의학 교재용 그림, 환자 설명용 단순 그림, 웹툰풍 인체 포즈, 스포츠 동작 분석용 도식처럼 목적에 따라 다른 이미지를 빠르게 만들 수 있다. 이전에는 각각 따로 그려야 했던 자료를 AI가 초안 형태로 제시할 수 있게 된 것이다. 그러나 디지털 해부 그림과 AI 해부 그림은 구분해야 한다. 3D 해부학 앱이나 의료 영상 기반 모델은 일정한 해부학 데이터에 기초하지만, 생성형 AI 이미지는 학습된 이미지 패턴을 바탕으로 새 그림을 만든다. 그래서 해부학 그림처럼 보이지만 실제 구조와 맞지 않을 수 있다. AI 해부 그림을 사용할 때 가장 먼저 확인해야 할 점은 바로 이 차이다.
－03_“AI와 해부 그림” 중에서
AI는 영상해부학 학습과 판독 보조에서 여러 방식으로 활용될 수 있다. 가장 기본적인 역할은 구조를 찾고 표시하는 일이다. CT에서 간, 지라, 콩팥, 폐, 심장, 척추뼈를 찾아 색으로 표시하거나, MRI에서 뇌실, 시상, 해마, 종양 영역을 표시할 수 있다. 초보 학생에게는 이런 표시가 구조를 찾는 출발점이 된다. AI는 영상과 교과서 지식을 연결하는 데에도 도움이 된다. 학생이 CT에서 보이는 회색 구조를 클릭하면, AI가 그 구조의 이름, 위치, 주변 관계, 기능을 설명해 줄 수 있다. 이렇게 되면 영상은 단순한 회색 단면이 아니라 해부학 학습 자료가 된다.
－06_“AI와 영상해부학” 중에서
AI는 수술 해부 시뮬레이션에서 여러 방식으로 활용될 수 있다. 먼저 영상 속 구조를 자동으로 찾고 표시할 수 있다. 혈관, 신경, 장기, 종양, 뼈의 위치를 표시하면 수술자가 중요한 구조를 빠르게 확인할 수 있다. 특히 복잡한 혈관 분지나 종양 주변 구조를 미리 보는 데 도움이 된다. AI는 위험 구조를 강조하는 데에도 사용될 수 있다. 예를 들어 아래턱 수술에서는 아래턱관과 치근의 거리를 계산할 수 있고, 간 수술에서는 종양과 간정맥, 간문맥의 거리를 표시할 수 있다. 척추 수술에서는 나사 삽입 경로와 신경 구조의 관계를 확인할 수 있다. 이런 정보는 수술 전 의사 결정을 돕는다.
－09_“수술 해부 시뮬레이션” 중에서
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