세브란스 연구진 '응급실 뺑뺑이' 해법으로 구급차 AI 제시

세브란스 심장혈관병원 심장내과 연구진이 구급차 안에서부터 응급실로 이어지는 응급의료 전 과정의 골든타임을 확보하기 위한 인공지능(AI) 기반 구급 지원 기술을 개발했다.

세브란스는 30일 세브란스 심장혈관병원 심장내과 장혁재 교수 연구팀이 소방청 RD 과제로 추진된 지능형 구급활동지원 플랫폼의 1단계 연구개발을 완료하고 통합 시제품을 구현했다고 밝혔다. 이번 과제는 장혁재 교수가 연구책임자를 맡았으며, 한국전자통신연구원(ETRI)과 한국전자기술연구원(KETI) 등이 참여기관으로 함께했다.

응급환자 이송 과정에서는 구급차 내에서 응급처치와 바이탈 사인 측정, 수용 가능 병원 확인, 환자 상태 기록 및 전달이 동시에 이뤄져야 한다. 이 과정에서 구급대원의 기억에 의존해 사후 기록을 작성하는 경우가 많아, 정보 누락이나 전달 지연으로 골든타임을 놓칠 수 있다는 한계가 지적돼 왔다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 구급차와 응급실 간 실시간 소통과 기록 자동화를 핵심 목표로 설정하고, 총 10종의 AI 모델을 통합한 플랫폼을 개발했다.

플랫폼은 크게 네 가지 영역으로 구성된다.

응급 대화에 특화된 음성인식 모델을 활용해 구급대원과 보호자의 음성을 자동 기록정리하는 응급정보 변환 인공지능, 구급 현장에서 환자 상태 악화를 예측하는 응급상황 예측 인공지능이 포함됐다.

구급차 내 CCTV 영상을 기반으로 응급실 도착 전 환자 중증도를 사전 평가하는 사전 KTAS(pre-KTAS) 기반 응급환자 평가 인공지능, 환자 상태에 따른 처치 가이드와 최적 이송 병원을 제시하는 구급현장 지원 인공지능 서비스도 통합됐다.

AI 통합 모델을 통해 구급활동일지 자동 작성, 최적 이송 병원 추천, 현장 사진과 평가 소견의 실시간 전송 등 응급 이송에 필요한 핵심 기능을 단일 플랫폼에서 구현했다.

1단계 연구개발 과정에서 실제로 시스템을 사용한 구급대원들은 사용 편의성과 업무 효율, 대응 속도, 신뢰도 측면에서 높은 평가를 내렸다.

종합 만족도 점수는 연구개발 평가 기준인 80점을 넘은 86점을 기록했다. 특히 최적 이송 병원 추천 기능에 대해서는 현장에서 참고 지표로 활용할 수 있다는 평가가 나왔다.

연구팀은 2단계 연구에서 실제 운영 환경을 대상으로 실증을 진행해 응답 속도, 기록 부담 감소 효과, 현장과 병원 간 소통 정확성, 시스템 안정성을 정량적으로 검증할 계획이다. 이를 토대로 현장 피드백을 반영한 기능 고도화도 추진한다는 방침이다.

장혁재 교수는 1단계 연구를 통해 현장 기록판단전달을 지원하는 핵심 기능을 통합하고, 10종의 인공지능 모델 고도화를 통해 실사용이 가능한 기반을 확보했다며 구급차 안에서의 구급활동 효율을 높이고, 환자 상태 정보가 적절한 응급실 의사에게 신속히 전달돼 환자 생존율을 높이는 것이 최종 목표라고 밝혔다.

세브란스는 해당 연구가 구급대원의 기록 부담을 줄이고, 응급실 의료진에게 환자 상태를 보다 정확하고 빠르게 전달해 응급실 뺑뺑이 문제 해소에도 기여할 것으로 기대된다고 전했다.