로소타, TIPS 선정…수술 데이터 표준화 기술 개발

원문 요약

출처: 테크월드 · 2026년 10월 2일 보도

보도에 따르면, 수술 데이터 기반 AI 로보틱스 기업 로소타는 10월 2일 중소벤처기업부의 '2026년 팁스(TIPS) R&D 일반트랙'에 최종 선정되었다고 밝혔습니다. 선정된 과제는 '서지컬 로보틱스 파운데이션 모델 학습을 위한 수술 술기 데이터 수집·표준화 기술 개발'입니다.

로소타는 실제 수술 과정에서 발생하는 데이터를 자체 개발한 수집 장치 '서지로거(SurgiLogger)'를 통해 체계적으로 수집하고 AI 학습에 적합한 형태로 표준화하는 기술을 개발하고 있습니다. 영상만으로는 파악하기 어려운 수술 기구의 조작 정보를 키네틱, 모션, 자이로 센서 등을 활용해 물리기반 데이터로 확보하는 데 주력하고 있습니다. 서지로거는 기존 복강경 수술기구에 그대로 부착해 사용하며, 기구의 위치와 방향, 움직임, 삽입 깊이, 집게 개폐 상태, 힘 정보 등을 영상과 함께 수집합니다. 현재 기구 호환성, 멸균 방식 및 실제 사용성을 현장에서 검증 중입니다.

서예찬 로소타 대표는 외과의사의 수술 술기를 AI가 학습하려면 실제 수술 현장의 물리 데이터를 체계적으로 확보해야 하지만 수집 자체가 쉽지 않았다고 설명했습니다. 그는 로소타가 서지로거를 통해 이 데이터를 거의 유일하게 수집하고 있다고 전했습니다. 회사는 이번 과제를 통해 표준화된 데이터를 수술용 로보틱스 파운데이션 모델 학습에 적용하고, 실시간 수술 과정을 확인할 수 있는 '코파일럿' 형태의 서비스도 가능할 것으로 전망하고 있습니다.

맥락

TIPS(Tech Incubation Program in Startup)는 민간투자와 정부 지원을 연계해 유망 기업을 육성하는 대표적인 창업 지원 프로그램입니다. 민간 운영사가 기업을 발굴해 투자·추천하면 정부가 연구개발 자금 등을 지원하는 방식으로 운영됩니다. 이는 초기 단계 스타트업이 기술 개발에 필요한 자금을 안정적으로 확보할 수 있는 중요한 경로로 자리 잡고 있습니다.

수술 로봇 분야에서 AI 개발은 과거 주로 카메라 영상 데이터에 의존해 왔습니다. 그러나 최근 파운데이션 모델 트렌드는 조직과 기구 간의 물리적 상호작용을 이해하기 위해 촉각 및 운동학적 데이터와 같은 멀티모달 데이터의 중요성을 강조하고 있습니다. 로소타의 접근법은 표준 영상 피드에서 종종 누락되는 물리적 조작 데이터에 초점을 맞추고 있어 이러한 기술적 흐름과 부합합니다.

로봇의 해석

로소타가 물리 데이터 수집에 집중하는 것은 비전 중심 AI가 지배적인 시장에서 중요한 차별화 요소입니다. 힘과 운동 데이터를 포착함으로써 수술의 '촉감'을 이해하는 모델을 훈련할 수 있으며, 이는 안전한 로봇 보조를 위해 필수적입니다. 그러나 하드웨어의 실용성이 주요 과제입니다. 멸균 환경을 해치지 않고 수술사의 워크플로우를 방해하지 않으면서 기존 기구에 센서를 부착하는 것은 쉽지 않은 엔지니어링 문제입니다. 이 프로젝트의 성패는 서지로거가 고압력의 수술실 환경에 얼마나 원활하게 통합될 수 있는지에 달려 있을 것입니다. 만약 이 데이터를 표준화할 수 있다면, 범용 수술 AI 모델 훈련에 있어 가치 있는 자산이 될 수 있지만, 광범위한 채택을 위해서는 엄격한 임상 검증과 규제 승인이 필요합니다.