경희대학교는 생체의공학과 이진석 교수 연구팀이 병원 이송 전인 구급 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 23일 밝혔다.

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연구진은 한국 외상센터에서 수집된 데이터를 활용해 인공지능 모델을 개발했다. 강우성 가천대학교 길병원 교수 연구팀과 공동 개발한 모델은 구급대원이 현장에서 확보할 수 있는 기본 정보만을 활용해 응급실 사망 위험을 실시간 예측한다.

기존 외상 중증도 평가지표는 병원 도착 이후의 정보에 의존했지만, 이번 모델은 도착 이전부터 사망 위험을 정량적으로 제시해 의료진이 대응에 필요한 인력과 자원을 선제적으로 준비하도록 돕는다.

아울러 해당 모델은 가천대 길병원 등 국내 4개 권역외상센터와 호주 외상센터 데이터를 활용해 외부 검증을 수행했다. 그 결과 국내 데이터뿐 아니라 의료 시스템과 데이터 구조가 다른 해외 데이터에서도 우수한 예측 성능을 보였다.

특히 연구팀은 모델을 실제 외상센터에서 활용할 수 있는 웹 기반 실시간 시스템으로 구축했으며, 나아가 웨어러블 센서, 음성 인식, 영상 기반 인공지능이 결합된 멀티모달 응급의료 AI 플랫폼으로 확장시킬 계획이다.

이 교수는 "한국이 설계한 응급의료 AI 기술이 해외 현장에서도 신뢰성 있게 작동함을 입증한 사례"라며 "향후 검증 범위를 확대하고, 임상 현장에 적용해 외상 사망률을 낮추는 것이 목표"라고 밝혔다.

한편 과학기술정보통신부 사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)'에 이달 발표됐다.

최영찬 기자 elach1@asiae.co.kr
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