[메디컬투데이=박성하 기자] 구급차 안에서부터 응급실 도착 이후까지 환자의 신속한 치료를 지원하는 인공지능(AI) 플랫폼이 개발됐다.

응급환자 이송 과정에서는 구급대원이 응급조치를 시행하는 동시에 환자의 바이탈 사인을 확인하고, 수용 가능한 병원을 탐색하며, 현장 정보를 응급실 의료진에게 전달해야 한다. 이 과정이 대부분 구급대원의 기억과 수기 기록에 의존하면서 치료의 골든타임을 놓칠 수 있다는 한계가 지속적으로 제기돼 왔다.

이 같은 문제를 해결하기 위해 세브란스 심장혈관병원 심장내과 장혁재 교수 연구팀은 소방청 R&D 과제로 ‘지능형 구급활동지원 플랫폼’을 개발해 1단계 연구개발을 완료하고 통합 시제품을 구현했다.

이번 1단계 연구는 구급대원의 현장 기록과 병원 전달 과정을 지원하는 데 초점을 맞춰, 구급차와 응급실 간의 신속하고 정확한 소통을 목표로 진행됐다. 연구팀은 총 10종의 인공지능 모델을 통합해 4가지 핵심 카테고리의 기능을 구현했다.

구체적으로 응급 대화에 특화한 음성인식 모델을 활용한 ‘응급정보 변환 인공지능’, 구급현장에서 환자의 상태 악화를 예측하는 ‘응급상황 예측 인공지능’, 구급차 내 CCTV 영상을 기반으로 응급실 도착 전 환자의 중증도를 평가하는 사전 KTAS(pre-KTAS)를 포함한 ‘응급환자 평가 인공지능’, 환자 적정 처치 가이드와 이송 병원 선정 모델을 결합한 ‘구급현장 지원 인공지능 서비스’ 등이다.

이 AI 통합 플랫폼은 구급활동일지 자동 작성, 최적 이송 병원 추천, 현장 사진 및 평가 소견의 실시간 전송 등 응급 이송에 필요한 핵심 기능을 단일 시스템으로 제공한다.

1단계 연구개발 과정에서 실제 플랫폼을 사용한 구급대원들은 사용 편의성, 업무 효율성, 대응 속도, 신뢰도 측면에서 높은 평가를 내렸다. 종합 만족도 점수는 86점으로, 연구개발 평가 기준인 80점을 크게 웃돌았다. 특히 최적 이송 병원 추천 기능에 대해서는 현장에서 실질적인 참고 지표로 활용할 수 있다는 반응이 나왔다.

연구팀은 향후 2단계 연구를 통해 실제 운영 환경에서 플랫폼을 실증하고, 응답 속도와 기록 부담 감소 효과, 현장과 병원 간 소통 정확성, 시스템 안정성 등을 정량적으로 검증할 계획이다. 이를 바탕으로 현장 피드백을 반영한 기능 고도화도 추진한다.

장혁재 교수는 “1단계 연구에서는 현장과 병원 간 협업에 필요한 핵심 기능을 통합하고, 다수의 인공지능 모델 고도화를 통해 기록·판단·전달을 지원하는 기반을 확보했다”며 “구급차 내 구급활동 효율을 높이고 환자 상태 정보가 응급실 의료진에게 신속히 전달돼 궁극적으로 환자 생존율을 높이는 것이 목표”라고 말했다.

한편 이번 과제는 장혁재 교수가 주관했으며, 한국전자통신연구원(ETRI)과 한국전자기술연구원(KETI) 등이 참여기관으로 함께했다.