휴먼 디지털 트윈은 인체를 디지털 월드에 재현한 것이다. 휴먼 디지털 트윈으로 인체의 신체적·내면적 부분을 디지털 월드에 재현하고, 시뮬레이션 기술을 적용함으로써 실제 사람을 대상으로는 할 수 없는 다양한 업무를 지원할 수 있다. 이러한 업무로는 인체에 대한 각종 진료·진단 결과를 예측하는 임상 결정의 지원이나 의료진의 임상 교육 및 각종 수술 시뮬레이션 등을 들 수 있다.
이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 특히 의료분야를 대상으로 국내외 휴먼 디지털 트윈 기술의 기술 현황 및 활용 사례, 발전 방향에 대하여 논의한 보고서 〈휴먼 디지털 트윈: 인체 연구에 대한 효과적 대체재〉(저자: 이경하 책임연구원 외 4인)를 ‘KISTI 이슈 브리프 제64호’로 7일 발간했다.
휴먼 디지털 트윈은 컴퓨터 가상공간에서 인체를 대신하는 모델로 사람이 직접 실험대에 오를 수 없는 위험하거나, 미리 사전 예측이 필요한 상황을 재현함으로써 실제 인체를 대신하여 결과를 예측하는 데 사용되는 모델을 의미한다.
인체와 관련한 분야에서는 실제 사람 대신 가상의 모델을 활용함으로써 인체에 대한 진단, 예측, 실습, 평가 분야에 있어 안전하고, 저비용의 효과적 대체재로서 활용할 수 있다. 특히 의학적 관점에서 휴먼 디지털 트윈은 인체를 대신해 의료적 진단, 예측, 실습 등에서 활용 가능하며, 수술 시뮬레이션 및 의료진 실습을 위한 3D 모형이나 사람의 장기와 유사한 모형 제작 등을 통해 정밀 의료를 실현할 수 있게 한다. 따라서 환자 맞춤형 정밀 의료(Precision Medicine)를 위한 인체의 디지털 트윈 기술 필요성이 대두되고 있다.
우리나라는 2021년 범정부 차원에서 한국판 뉴딜 2.0 ‘디지털 트윈 활성화 전략’을 수립했으며, 디지털 트윈을 활용한 맞춤형 정밀 의료 지원을 위해 2021년부터 디지털 트윈 기술 개발을 추진 중이다. 하지만 의료분야에서 디지털 트윈 기술 활용은 아직 초기 단계에 그치고 있다.
유럽의 경우, 예를 들면 필립스(Phillips)社는 ‘디지털 환자(Digital Patient)’ 치료를 위한 가상 신체 구현에 노력하고 있으며, 프랑스의 Dassault는 인공 심장 개발을 위한 디지털 트윈 ‘Living Heart Project’를 진행 중이다. 일본은 의료 디지털 트윈 기술 활용을 위한 디지털 의료 데이터 뱅크 구축을 추진하고 있다. 브리프의 주요 내용을 아래 요약했다.
■ 휴먼 디지털 트윈 기술 동향
▶ 휴먼 디지털 트윈을 위한 시뮬레이션 기술 현황
ㅇ 휴먼 디지털 트윈에서 인체 역학 시뮬레이션 의의
• 인체 역학 시뮬레이션의 정의 - 인체 역학 시뮬레이션은 치료 부위에 특화된 전문적인 치료 요소를 추출하기 위하여 의료 상황을 형태학적으로 정밀하게 디지털화하여 인체 역학 모델링이 적용된 플랫폼 기술
• 휴먼 디지털 트윈에서의 인체 역학 시뮬레이션 - 인체 역학 시뮬레이션에는 뼈, 근육, 힘줄, 인대 및 기타 신체 구조 간의 상호 작용 모델링이 포함되며, 이러한 인간 생체 역학 시스템을 정확하게 표현함으로써 디지털 트윈은 인간의 움직임과 외부 힘에 대한 반응의 복잡성을 포착할 수 있음
• 인체 역학 시뮬레이션의 역할 - 인체 역학 시뮬레이션은 정확하고 개인화된 인간 디지털 트윈을 개발하는 강력한 도구로서, 이를 이용하여 인간 행동(Behavior)에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고 개인화된 의료 서비스를 향상하며 인간과 환경 및 기술의 다양한 상호 작용 측면을 최적화할 수 있음
• 국내 인체 역학 시뮬레이션 기술 적용 - 국내에서는 암, 심장질환, 혈관질환, 뇌 신경질환, 근골격계, 만성질환 등 다양한 분야에서 시뮬레이션 기술 개발이 이루어지고 있음
ㅇ 인체 역학 모델 기술 개요
• 인체 역학 모델 정의 - 생체 역학 모델이라고도 하는 인체 역학 모델은 인체의 생체 역학 특성과 상호 작용을 컴퓨터로 표현한 것으로서, 휴먼 디지털 트윈에서 인체 모사를 위한 핵심 구성요소
• 인체 역학 모델 종류 - 다양한 유형의 인체 역학 모델이 있으며 각각 특정 목적(치료, 재활 등)에 따라 인체 내의 움직임, 힘 및 상호 작용을 복제하고 예측함을 목표로 함
• 인체 역학 모델 기술 적용 - 인체 역학 모델을 개인 맞춤형 디지털 트윈에 적용하려면 개인화 및 매개 변수화가 필수적이며, 이를 위하여 대규모 인체 데이터와 일원화된 인체 관측 및 분석 기술이 필요함
• 인체 역학 모델 소프트웨어 - 생체 역학, 스포츠 과학, 건강 관리, 애니메이션 등의 분야에서 각각 다른 목적을 제공하고 특정 응용 프로그램을 제공하는 여러 유형의 인체 역학 소프트웨어가 있음
• 개인화된 인체 역학 시뮬레이션 플랫폼 - 인체 역학 모델에서 시뮬레이션의 정확도와 빅데이터의 통합은 실제 환자에 적용 가능한 개인화된 실시간 헬스 애플리케이션을 개발하는 것을 목표이며, 이를 위한 플랫폼을 개발하는 것이 수반되어야 함
▶ 휴먼 디지털 트윈 실현을 위한 시각 인공지능 기술 동향
ㅇ 휴먼 디지털 트윈 시각 인공지능 기술 개요
• 시각 인공지능 기술 - 시각 인공지능 기술은 인공지능과 컴퓨터 비전 기술의 융합으로, 컴퓨터가 영상 및 이미지 데이터를 분석 및 이해하여 패턴을 학습하고 결정을 내리는 기술임
• 휴먼 디지털 트윈에서의 시각 인공지능 기술 - 인체의 신체적, 내면적 부분을 디지털 월드에서 정밀하게 재현하기 위해서는 양질의 의료 영상 데이터의 확보가 중요하며, 이를 효율적으로 해석하기 위한 시각 인공지능 기술이 필수적임
ㅇ 휴먼 디지털 트윈 시각 인공지능 기술 동향
• 시각 인공지능 기술 동향 - 의료분야에서 시각 인공지능 기술은 특히 MR/CT를 포함하는 다양한 의료 영상 데이터를 기반으로 초해상화, 잡음제거, 구획화, 3D 재건 등과 관련된 연구가 활발히 수행되고 있음
ㅇ 시각 트랜스포머(Vision Transformer; ViT)
• 시각 트랜스포머의 등장 - 시각 트랜스포머는 자연어 처리 분야에서 이미 성공적으로 적용된 Self-Attention 기반의 트랜스포머 모델을 컴퓨터 비전 분야로 확장한 것으로, 텍스트 데이터뿐만 아니라 이미지 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 보여주고 있으며, 이를 기반으로 한 U-net 모델[8]은 의료 영상 데이터를 더욱 정확하게 해석하고 분석하는 데 활발하게 활용되고 있음
• 기존 시각 트랜스포머의 한계점 - 기존 시각 트랜스포머의 경우 전통적인 CNN 기반의 모델보다 모델 크기가 월등히 크기 때문에, 효율적인 학습을 위해서는 보다 많은 데이터가 요구됨
• 시각 트랜스포머의 현 연구 방향 - 최근 Swin-conv transformer 및 CvT(Convolutional Vision Transformer) 등과 같은 Self-Attention 메커니즘과 컨볼루션 모듈을 함께 사용하여 모델 파라미터 수를 줄여 보다 효율적인 학습이 가능하게 하는 모델들에 관한 연구들이 활발히 수행되고 있음
ㅇ 휴먼 디지털 트윈 실현을 위한 시각 인공지능 핵심 기술
• 시각 인공지능 핵심 기술 - 정밀한 휴먼 디지털 트윈 실현을 위해서는 인간의 신체를 구성하는 다양한 요소들을 정밀하게 모델링해야 하며, 이를 위해 고품질의 다양한 해부학적 이미지가 필요하고, 해당 이미지에서 인체의 구조적인 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 자동 구획화 기술 개발이 필수 불가결함
• 초해상화 - 초해상화(Super Resolution)란 저해상도 영상 및 이미지를 고해상도 이미지 및 영상으로 복원하는 시각 인공지능 기술임
• 잡음 제거 - 잡음 제거(Denoising)란 원하지 않는 다양한 외부적인 요인으로 발생하는 불규칙적인 잡음이 포함된 영상 및 이미지에서 잡음을 제거하는 시각 인공지능 기술임
• 구획화 - 구획화(Segmentation)란 영상 및 이미지의 각 픽셀을 해당하는 객체 또는 물체의 소속 클래스에 할당하여 이미지의 각 영역을 의미 있는 단위로 구분하는 시각 인공지능 기술임
• 3D 재건 - 3D 재건(Reconstruction)이란 구획화된 이미지의 각 구획을 기준으로 공간상 위치와 형태를 추정하여 3D 형상을 재구성하는 기술
■ 휴먼 디지털 트윈의 향후 발전 방향
ㅇ 기존의 인체 정보 자원들은 특정 부위별로 산발적으로 구축되어 통합된 활용이 곤란하였다. 따라서 산발적으로 구축된 인체 정보 자원의 통합이 필요하다.
ㅇ 의료정보 특성상 정보 자원의 대외 공개 및 연구자 간 공유가 쉽지 않으며, 시뮬레이션을 위한 정밀 인체 표준 모델 개발과 함께 이를 지원할 수 있는 대규모 전산 자원 확보가 일반 병원 및 의료 기관에서는 여의치 않다. 따라서 공공의 이익을 목적으로 하는 공공연구기관에서 인체 정보 자원에 대한 지속적인 갱신과 시뮬레이션 지원을 위한 전산 자원 지원, 그리고 대중에의 공개 및 자유로운 활용 지원이 필요하다.
ㅇ 기존 인체 정보 자원은 인체의 형태 및 물성 등 특정 속성에 집중하여 구축되어 왔다. 이에 따라, 인체에 대한 복잡한 환경에서의 시뮬레이션은 요원한 실정이며, 현재까지도 인체에 대한 시뮬레이션은 특정 환경(예: 자동차 충돌 실험)에 제한적으로 사용되었다. 제한된 시뮬레이션의 지원은 기존 인체 정보 자원의 활용이 교육자료 또는 기반 정보 자료로 제한되는 결과를 가져온다. 따라서 다양한 환경의 시뮬레이션을 지원하는 표준화되고 통합된 디지털 인체 모형으로서의 휴먼 디지털 트윈 기술 개발이 요구된다.
