[의학신문·일간보사=오인규 기자]병원에 도착하기 전, 구급 현장과 이송 과정에서부터 중증 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

이번 연구는 외상 환자의 생존 확률이 병원 도착 이후가 아닌 이송 단계에서부터 결정될 수 있음을 데이터로 입증하며, 외상 진료 체계의 패러다임을 앞당길 획기적인 성과로 평가받고 있다.

가천대 길병원 외상외과 강우성 교수팀(경희대 생체의공학과 이진석 교수·오나은 연구원, 호주 시드니 의대 오영철 교수)은 병원 도착 이전 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 AI 모델을 개발하고 국내외 다기관·다국가 데이터를 통해 검증에 성공했다고 20일 밝혔다.

해당 연구 논문은 세계적인 학술지 네이처(Nature) 자매지인 '네이처 커뮤니케이션즈'에 게재됐으며, 강우성 교수는 지난달에 이어 두 달 연속 포스텍 생물학연구정보센터(BRIC)가 선정하는 '한국을 빛낸 사람들(한빛사)'에 등재되는 쾌거를 이뤘다.

연구팀이 개발한 'Prehospital-AI' 모델은 나이, 손상 기전, 사고 발생 시각, 의식 수준(AVPU), 혈압, 심박수, 호흡수, 체온, 산소포화도 등 총 21개의 병원 도착 전 변수를 기반으로 응급실 사망 위험을 분석한다.

국내 국가 외상 등록 자료(KTDB)에 등록된 환자 20만 4,189명의 빅데이터를 학습시켜 모델을 구축했으며, 이후 국내 4개 외상센터와 호주 1개 중증외상센터 환자 1만 1,936명을 대상으로 외부 검증을 수행해 신뢰도를 높였다.

검증 결과 AI 모델의 예측 정확도를 나타내는 AUROC는 내부 검증에서 0.94 이상을 기록했다. 이는 기존에 외상 환자 평가에 통용되던 쇼크지수(Shock Index)의 AUROC인 0.71과 비교해 월등히 높은 수치로, 무작위 예측(0.5)과 확연한 성능 차이를 입증했다.

특히 외부 검증에서도 국내 외상센터 기준 AUROC가 0.93~0.96 범위를 유지해, 특정 병원의 데이터에 국한되지 않는 강력한 일반화 성능을 확인했다. 한국과 의료 환경이 판이하고 주요 생리 지표의 약 75%가 결측된 호주 시드니 대학 병원의 데이터에서도 AUROC 약 0.89를 유지하며 국경을 넘나드는 활용 가능성을 보여줬다.

이번 AI 모델은 낮은 위양성률에서도 높은 민감도를 유지해 사망 환자를 놓치지 않으면서도, 생존 환자를 과도하게 중증으로 분류하지 않는 특이도까지 동시에 확보했다.

또한 보정 분석 결과, AI가 제시하는 사망 확률 수치가 실제 사망률과 거의 일치하는 패턴(기울기 0.98)을 보여 임상적으로 신뢰할 수 있는 지표임이 증명됐다.

연구팀은 이러한 성과를 실제 진료 현장에 즉각 적용하기 위해 웹 기반 AI 시스템을 구축했다. 구급대원이 현장에서 스마트폰 등으로 환자 정보를 입력하면 수 초 내에 사망 위험 확률이 산출돼 병원으로 자동 전송되는 방식이다.

이를 통해 의료진은 환자가 도착하기 전부터 중증도를 수치로 파악하고 수술실 가동, 중환자실 확보, 외상팀 조기 소집 등을 사전에 결정할 수 있어 외상 환자 대응의 속도와 정확성을 획기적으로 높일 수 있게 된다.

강우성 교수는 "외상 환자의 생존 여부는 병원 도착 후가 아니라 도착 전 준비 과정에서 결정되는 경우가 많다"며 "이번 연구는 병원 전단계에서 부터 데이터를 통해 중증도를 미리 예측해 골든타임을 확보할 수 있음을 보여준 것으로, 소위 '응급실 뺑뺑이'와 필수 의료진 부족으로 고민하는 국내 의료 현실에 실질적인 도움이 되기를 기대한다"고 강조했다.

한편 연구팀은 향후 다국가 전향적 연구를 통해 임상 효과를 추가 검증하고, 음성 인식이나 웨어러블 기기 데이터를 결합한 차세대 외상 AI 시스템으로 고도화할 계획이다.