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