응급실 미수용 해법 찾는다…AI가 병상 보고 병원 추천

환자 중증도 분석해 최적 병원 추천…재이송도 실시간 지원

대구·경북서 시범 운영…응급실 미수용·골든타임 지연 해소 목표

ⓒ한국보건산업진흥원

응급환자 발생부터 병원 도착까지의 과정을 인공지능(AI)으로 연결하는 응급이송 시스템이 공개됐다. 구급대원의 음성과 환자 정보를 바탕으로 중증도를 판단하고 최적의 병원을 추천하는 방식이다.

18일 한국보건산업진흥원에 따르면 K-헬스미래추진단은 지난 12일 경북대학교병원에서 열린 '대구·경북 응급의료 AX(인공지능 전환) 기술 시연회'에서 한국형 ARPA-H 프로젝트의 응급이송 혁신기술 성과를 선보였다.

'마이스터(MAISTER)' 프로젝트는 구급 현장부터 응급실까지 AI로 연결해 환자 정보를 자동으로 수집·전달하고, AI 기반 중증도 분류와 최적 이송병원 추천, 응급실 자원 공유를 지원하는 지역완결형 응급의료체계 구축을 목표로 한다.

현재 구급대원은 환자 상태를 수기로 기록하고 수용 가능한 병원을 찾기 위해 여러 의료기관에 연락해야 한다. 이 과정에서 이송이 늦어지고 골든타임을 놓치는 문제가 발생해왔다.

이번 시연에서는 경북대병원이 개발한 응급의료 AI 플랫폼 '세이버(SAVE-R)'를 활용한 두 가지 상황이 공개됐다.

심근경색 환자 이송 상황에서는 구급대원의 음성을 바탕으로 환자의 활력징후를 수집하고 AI가 심전도를 분석해 중증도를 분류했다. 이후 AI가 우선 이송 병원을 추천하고 환자 정보와 필요한 진료 자원을 병원에 미리 전달하는 과정이 시연됐다.

상태가 악화된 환자의 재이송 상황에서는 AI가 병상 상황과 환자의 중증도를 분석해 최적의 상급병원을 다시 선정하는 과정도 공개됐다.

보건복지부는 AI 기반 응급의료 이송 체계를 현재 수립 중인 'AI 기본의료 전략'에 반영할 계획이다. 세이버 플랫폼은 대구·경북 지역 시범 운영을 거쳐 단계적으로 전국으로 확대될 예정이다.