아주대학교병원(병원장 박준성)은 국내 최초로 ‘AI 기반 중증외상 전주기 케어시스템(AIRNET, AI Resuscitation Network Establishment for Trauma)’ 개발 및 검증을 권역외상센터에서 본격 추진한다고 밝혔다.
AIRNET은 과학기술정보통신부가 주관하고 정보통신산업진흥원(NIPA)이 전담하는 ‘부처협업 기반 AI 확산 실증사업’의 일환이다.
이번 사업은 사고 현장에서 발생하는 음성정보를 실시간으로 분석하고, 소생실 내에서 이루어지는 치료행위를 자동으로 인식하여 기록하는 한편, 환자의 병원 이송 과정을 중앙에서 관제하는 ‘AI 기반의 종합적 응급의료 지원체계 구축’을 목표로 한다. 이를 통해 중증외상 환자의 생존율을 높이고 사망률을 효과적으로 줄일 것으로 기대된다.
올해는 권역외상센터를 중심으로 현장 적용을 확대하고, 전주기 AI 대응 체계 구축을 위해 다음과 같은 주요 기술들을 개발하고 있다.
△ 셀바스AI (현장 음성정보로 손상 정도 및 닥터헬기 필요성 판단하는 STT 시스템) △ 엠티이지 (소생실 영상 기반 치료행위 인식 및 개인정보 비식별화 시스템) △ 딥노이드 (CT 영상 기반 외상 중증도 자동 분류 AI) △ 대아정보시스템 (환자 이송 관제 대시보드와 EMR 연계 플랫폼)
정보통신산업진흥원 윤명숙 디지털헬스 신성장팀장은 “응급상황에 가장 빠르게 대응 가능한 항공 모빌리티의 중요성을 인식하고 국가 의료 시스템의 핵심 인프라로서 AI 기술의 접목과 발전이 필수적”이라며, “의료 분야 AI 솔루션의 개발과 보급을 통해 의료 AI 기술의 일상화와 국내 디지털헬스 산업 성장을 적극적으로 지원하겠다”고 말했다.
정경원 권역외상센터장은 “이번 AI 기반 응급의료 시스템은 환자의 생존율 향상이라는 목표를 넘어, 응급의료와 AI 기술이 결합된 새로운 패러다임을 제시할 것”이라며, “전국 권역외상센터 및 글로벌 응급의료 시장까지 진출 가능한 선도적 모델로 발전시키겠다”고 강조했다.
이번 시스템 구축을 통해 환자 이송시간은 기존 34분에서 30분으로, 수술 개시 시간은 기존 85분에서 60분 이내로 크게 단축될 전망이다. 이를 바탕으로 ‘중증도 보정사망률’ 역시 기존 1.0에서 0.7로 개선될 것으로 기대하고 있다.
중증도 보정사망률이란 ‘실제사망자수 ÷ 기대사망자수’를 나타낸 비율로, 1보다 작을수록 사망률이 낮다는 것을 나타낸다.
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