“구급차 안에서 최적 이송 병원 추천”···응급실 뺑뺑이 막는 AI 개발 : zum 뉴스

구급차 안에서부터 응급실까지 환자 이송과 치료를 돕는 인공지능(AI) 프로그램이 개발됐다.

세브란스병원은 장혁재 심장내과 교수가 한국전자통신연구원(ETRI)·한국전자기술연구원(KETI)과 소방청 연구개발(R&D) 과제를 통해 '지능형 구급활동지원 플랫폼'을 개발하고 시제품을 구현했다고 30일 밝혔다.

구급대원은 환자를 응급실로 이송하는 동안 구급차에서 응급조치와 활력 징후(vital sign) 점검 뿐 아니라, 수용 가능 병원을 확인하고 응급실 의사에게 전달할 내용을 기록하는 등 여러 가지 일을 동시에 해야 한다. 무엇보다 분초를 다투는 상황에서 개인의 기억에 의존해 각종 기록을 작성해야 하는 데 대한 어려움이 컸다.

연구진은 총 10종의 AI를 통합해 응급 대화 특화 음성인식 모델을 이용한 응급정보 변환 AI를 포함해 구급현장에서 환자 상태 악화를 예상하는 모델 등을 통합한 응급상황 예측 AI를 개발했다. 이와 함께 구급차 내 폐쇄회로(CC)TV에 담긴 환자 상태를 기반으로 응흡환자의 중증도를 평가하는 사전 KTAS(한국 응급환자 중증도 분류기준) 모델 등을 통합한 응급환자 평가 AI, 환자 적정 처치 가이드 모델과 이송 병원 선정 모델을 통합한 구급현장 지원 AI 등 4가지 기능을 구현할 수 있는 프로그램을 선보였다. 구급대원의 현장 기록, 병원 전달 과정을 지원하기 위해 AI 모델을 통합하며 구급차와 응급실 간 빠른 소통에 초점을 맞춘 것이 이번 1단계 연구의 특징이다. 구급대원들은 분석 내용을 이송 의사결정에 참고하고 활동일지를 작성할 수 있다. 하나의 플랫폼으로 현장 사진과 평가 소견을 응급실에 전송하는 것도 가능하다.

병원에 따르면 1단계 연구개발 과정에서 모델을 실제로 사용한 구급대원들은 전체적인 사용 편의성과 업무 효율 및 대응 속도 향상, 신뢰도 부분에서 높은 점수를 줬다. 특히 최적 이송 병원 추천 기능에 대해 '현장에서 참고 지표로 활용할 수 있다'는 긍정적인 평가를 내렸다. 그 결과 종합 만족도 점수는 86점으로 1단계 연구개발 평가 기준 점수인 80점을 크게 웃돌았다.

연구팀은 향후 2단계 연구에서 실제 운영 환경에서의 실증을 통해 응답 속도, 기록 부담 감소 효과, 현장-병원 간 소통 정확성, 시스템 안정성 등을 정량적으로 검증할 계획이다. 이를 바탕으로 현장 피드백을 반영한 기능 고도화도 추진한다.

장혁재 교수는 "1단계 연구개발에서는 현장과 병원 간 협업에 필요한 핵심 기능을 통합하고, 10종의 인공지능 모델을 고도화해 현장 기록·판단·전달을 지원할 기반을 확보했다"며 "구급차 안 구급활동 효율을 높이고 환자 상태에 대한 기록이 적절한 응급실의 의사에게 빠르게 전달돼 환자 생존율을 제고하는 것이 최종 목표”라고 말했다.