경희대 연구진, '응급 외상환자 사망 위험' 예측하는 AI 개발

[서울=뉴시스] 제1저자 오나은 생체의공학과 석사생. (사진=경희대 제공) 2026.01.22. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 경희대학교는 생체의공학과 이진석 교수 연구팀이 병원 이송 전인 구급 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 22일 밝혔다.

연구진은 한국 국가 외상 데이터베이스(KTDB)에 보관된 약 20만 명의 데이터를 활용해 인공지능 모델을 개발했다. 개발된 모델은 구급대원이 현장에서 확보할 수 있는 기본 정보만을 활용해 응급실 사망 위험을 실시간 예측한다.

기존 외상 중증도 평가지표는 병원 도착 이후의 정보에 의존했지만, 이번 모델은 도착 이전부터 사망 위험을 정량적으로 제시해 의료진이 대응에 필요한 인력과 자원을 선제적으로 준비하도록 돕는다.

아울러 해당 모델은 가천대 길병원 등 국내 4개 권역외상센터와 호주 외상센터 데이터를 활용해 외부 검증을 수행했다. 그 결과 국내 데이터뿐 아니라 의료 시스템과 데이터 구조가 다른 해외 데이터에서도 우수한 예측 성능을 보였다.

특히 연구팀은 모델을 실제 외상센터에서 활용할 수 있는 웹 기반 실시간 시스템으로 구축했으며, 나아가 웨어러블 센서, 음성 인식, 영상 기반 인공지능이 결합된 멀티모달 응급의료 AI 플랫폼으로 확장시킬 계획이다.

연구 논문의 제1저자인 오나은 생체의공학과 석사생은 올해 '글로벌 AI 프론티어 사업'의 일환으로 미국 뉴욕대(NYU)에 파견돼 미국 의료 데이터를 활용한 해외 공동연구와 모델 고도화를 수행할 계획이다.

오 석사생은 "구급 단계라는 제한된 정보 환경에서도 환자의 위험도를 정량 예측할 수 있다는 점에서 보람을 느꼈다"며 "향후 뉴욕대 파견을 통해 국제 의료 현장에 실제로 보탬되는 기술을 발전시키고 싶다"고 말했다.

이 교수는 "한국이 설계한 응급의료 AI 기술이 해외 현장에서도 신뢰성 있게 작동함을 입증한 사례"라며 "향후 검증 범위를 확대하고, 임상 현장에 적용해 외상 사망률을 낮추는 것이 목표"라고 밝혔다.

한편 과학기술정보통신부 사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)'에 이달 발표됐다.

☞공감언론 뉴시스 xieunpark@newsis.com

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