휴대용 MCE 시스템은 영구자석이 내장된 조절기(hand-held magnetic controller)를 검사자가 직접 조작하여 캡슐의 움직임을 유도하는 방식이다. 2010년 처음 보고된 임상 연구에서는, 휴대용 MCE 시스템 (Given Imaging Ltd., Yoqneam, Israel)이 식도와 위에서 캡슐의 원격 조작이 가능함을 확인하였다.이후 연구에서도 휴대용 MCE 시스템은 위 점막 관찰에 필요한조작성과 제어 가능성을 갖춘 기술임을 확인하였다.^10,11

이후 magnetic-assisted capsule endoscopy (MACE)로도 불리는 MiroCam^® (IntroMedic Co., Ltd., Seoul, Korea) 시스템을 이용한 임상 연구에서는, 식도–위 접합부(esophagogastric junction)부터 유문부(pylorus)까지 총 7개의 주요 위 해부학적 구조를 원격 자기 조절로 관찰할 수 있었으며, 각 구조물의 관찰 성공률은 88–100%로 보고되었다. 또한, 대부분의 경우에서 캡슐을 지정된 위치에 1분 이상 안정적으로 고정할 수 있어, 정밀한 상부위장관 검사가 가능함을 시사하였다.^12,13 MACE를 이용한 상부위장관 전체를 처음으로 검사한 임상연구에서는 평균 검사 시간이 약 27분이었고, 식도부터 십이지장에 이르기까지 전체 구간의 관찰률은 85–100%로 보고되었다.¹⁴ 이는 MACE가 비침습적 검사임에도 전반적으로 우수한 상부위장관 검사로 실현 가능함을 보여주었다. 병변의 진단에 있어 급성 상부위장관 출혈이 의심되는 환자군에서, MACE는 EGD보다 더 많은 출혈 관련 국소 병변을 발견했으며(40 vs. 25, p=0.02), 18%의 환자에서는 소장 출혈 병변까지 추가로 확인하였다. 또한 MACE는 비진정 EGD 대비 시술 관련 불편감이 유의하게 낮은 것으로 평가되었다(MACE의 중앙값 0 [interquartile range, IQR=0] vs. EGD의 중앙값 3.5 [IQR=6], p=0.002).¹⁵ 재발성 또는 불응성 철 결핍성 빈혈 환자를 대상으로 한 연구에서는, MACE가 EGD보다 더 많은 빈혈 연관 병변들을 발견했으며(MACE 20개 vs. EGD 10개, p<0.001), 십이지장 원위부 병변도 약 35%에서 추가적으로 확인하였다.¹⁶ 또한, 바렛 식도와 식도 정맥류를 평가한 연구에서는 MACE의 진단율이 각각 약 94%와 73%로 보고되었다.¹⁷ 종합하면, MACE는 높은 해부학적 구조 관찰률과 병변 발견율, 그리고 우수한 환자 만족도를 보여주어 상부위장관 검사에 비침습적 대안으로 활용 가능함을 제시하였다.

위장관 병변을 보다 정확하게 평가하기 위해서는 고해상도 영상과 입체적 구조 파악이 중요하다. 이러한 요구를 충족하기 위해 두 개의 카메라가 내장된 3D 캡슐내시경(MiroCam^® MC 4000; IntroMedic Co., Ltd.)이 개발되었으며, 초기 연구에서는 이 장비를 이용해 병변의 3차원 재구성, 영상 선명도 향상, 병변 크기의 정량적 측정이 가능함이 보고되었다.¹⁸ 이후 3D 캡슐내시경과 MACE 시스템을 결합한 3D MACE (MiroCam MC 4000-M; IntroMedic Co., Ltd.) 동물 연구에서는, 융기형 병변에서 영상 선명도 개선과 정확한 3D 측정이 가능함을 확인하였다.¹⁹ 이후 국내에서 시행된 3D MACE 임상 연구에서는 평균 검사 시간이 약 15분으로 비교적 짧았으며, 위저부(fundus)부터 유문부(pylorus)까지 5개의 주요 위 해부학적 구조를 100% 관찰할 수 있었다(Fig. 2). 또한, 위 병변 진단 정확도는 EGD와 유사한 수준을 보였고, 전체 환자의 약 95%에서 상부위장관과 동시 전체 소장 검사가 가능하였다. 3D MACE의 배터리 지속 시간은 8시간으로, 본 연구에서 확인된 평균 소장 검사 시간(약 4시간 20분)을 포함하여 위와 소장을 모두 검사하기에 충분하였다. 또한, 3D MACE의 유의미한 부작용은 관찰되지 않았다.⁸ 이렇게 MACE는 식도에서부터 대장까지 전체 위장관을 하나의 내시경(pan-endoscopy)으로 시행할 수 있는 가능성도 제시해 주었다.

로봇형 MCE 시스템은 컴퓨터로 제어되는 로봇 팔, 대형전자기 코일 시스템, 또는 C-arm 기반 플랫폼을 이용하여 캡슐을 보다 정밀한 방식으로 조종할 수 있도록 설계된 기술이다.^6,20 초기에는 조이스틱으로 조작하는 전자기 코일 시스템(Olympus Medical Systems Corporation, Siemens Healthcare AG)이 개발되었으며, 이를 활용한 연구에서는 위의 주요 구조물 관찰률이 73–98%로 보고되어 임상 적용 가능성을 확인하였다. 이후 연구에서는 위 구조물 관찰률이 85–93%로 향상되었고 위 병변 진단 정확도 역시 EGD와 유사한 수준으로 보고되었다.^21-23

가장 널리 연구된 로봇형 MCE 시스템 중 하나는 Ankon Technology Co., Ltd. (Shanghai, China)에서 개발된 C-arm 형태의 MCCG (magnetically controlled capsule gastroscopy)이다. MCCG를 이용한 초기 연구에서 평균 위 검사 시간은 약 44분이었으며, 위 분문부(cardia)부터 유문부까지의 관찰률은 약 82–100%였다.²⁴ 이후의 비교 임상연구에서도 MCCG는 위 병변 진단에 있어 약 90% 민감도, 95% 특이도를 보여 EGD와 유사한 진단 정확도를 나타냈고, 환자의 96%가 MCCG를 더 선호하는 것으로 보고되었다.^25,26 또한, MCCG는 표재성 위 종양 진단에서도, per-patient 기준 100%, per-lesion 기준 약 92%의 높은 민감도를 보여주었다.²⁷ 3,182명의 무증상 환자를 대상으로 시행한 대규모 선별검사 연구에서도 MCCG로 7명(0.22%)의 위암 환자를 진단함으로써 EGD와 유사한 위암 선별검사 진단율을 보여주었다.²⁸ 이후 영상 해상도와 조작성을 개선하고, 배터리 지속 시간을 12시간으로 늘렸으며, 적응형 프레임 촬영(adaptive frame rate)을 적용한 2세대 MCCG (MCCG-2)를 이용한 연구에서는, MCCG-1 대비 검사 시간을 2분 이상 단축하였다. 또한, 식도 관찰에서도 촬영된 영상 수도 MCCG-1보다 약 2배 증가하여 식도의 검사 능력도 향상되었다. MCCG-2를 이용한 연구에서도 유의미한 부작용은 관찰되지 않았다.²⁹ 또한, MCCG-2는 3D MACE와 유사하게 약 97%의 환자에서 한 번에 상부위장관과 소장 검사를 모두 완료하였고, 소장 병변은 약 26%에서 진단되었다.^30,31 현재 MCCG는 중국과 유럽에서 의료기기 인증을 획득하였으며, 이미 임상 현장에서 상용화되어 사용되고 있다.^32,33

최근 내시경 분야 전반에서 인공지능을 활용하여 진단 정확도와 판독 효율을 향상시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다.³⁴ MCE 분야에서도 인공지능과의 기술 통합이 빠르게 이루어지고 있다. 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)을 이용해 미란, 궤양, 용종, 점막하 종양 등의 병변 영상을 학습한 알고리즘이 개발되었고, 영상 단위 분석에서 93% 이상의 정확도를 보여 MCE 영상에서도 인공지능 기반 자동 병변 검출이 가능함을 제시하였다.³⁵ 이후 Ankon Technologies의 Smart Data Service System-AI를 활용하여, MCE 검사 중 위의 주요 해부학적 구조 및 여러 병변(미란, 출혈, 궤양, 용종, 점막하 종양)을 인공지능을 통해 실시간으로 인식한 연구가 진행되었다. 이 연구에서 인공지능의 위 해부학적 구조 인식 정확도는 약 94%, 병변 인식에 대한 전반적인 민감도는 약 99%로 보고되어 실시간 보조 진단의 가능성을 보여주었다.³⁶ 또한, MCE 영상에서 해부학적 위치 인식과 병변 검출을 동시에 수행하는 다중 작업(multi-task) 인공지능 모델을 이용한 연구에서, 인공지능의 Area Under the Curve (AUC)는 해부학적 위치 인식에서 0.985, 병변 인식에서 0.989로 매우 우수하였으며, 영상 한 장을 인식하는 데 15.5 ms만이 소요되어 빠른 판독을 보여주었다.³⁷ MCE 영상에서 Helicobacter pylori 감염을 자동으로 검출하기 위해 여러 인공지능 모델을 비교한 연구에서는, ShuffleNetV2 모델이 약 96% 정확도로 가장 뛰어난 성능을 보였다.³⁸ 한편 로봇제어 기술과 인공지능을 통합하여 검사자의 조작 없이 MCE시스템이 스스로 검사를 수행하는 완전 자율형 MCE (Fully Automated Magnetically Controlled Capsule Endoscopy, FAMCE, Jinshan Science & Technology, China)도 개발되었다. FAMCE를 이용한 임상연구에서는 위의 해부학적 구조 관찰률이 100%였으며, 모든 환자에서 소장 검사까지 성공적으로 완료하였다. 또한, 위 병변 감지 능력도 EGD와 유사한 수준이었고, 전체 환자의 44%에서 소장 병변을 추가로 발견하였다.³⁹ 이와 같이 MCE와 인공지능의 결합은 영상 판독의 정확성과 일관성을 향상시키고, 특히 위암 조기진단 및 선별검사에서 MCE의 역할을 확대할 잠재력을 제공한다. 또한, 내시경 검사의 자동화 수준을 높여 의사의 업무 부담을 줄일 가능성을 제시한다. 향후 인공지능 기반 자율 제어(autonomous control) 기술의 고도화는 상부위장관 검사의 완전 자동화 및 표준화된 진단 플랫폼 구축에 기여할 것으로 기대된다.