병원 도착 전 사망 위험 예측···“국산 AI가 골든타임 앞당긴다”

길병원 강우성 교수팀 개발, 정확도 94%
“응급실 뺑뺑이 해소 기대”···호주서도 검증

가천대 길병원 외상외과 강우성 교수팀이 구급 현장에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 병원 도착 전 단계에서 중증도를 수치로 파악해 골든타임을 앞당길 수 있는 기술이다.

21일 길병원에 따르면 강우성 교수와 경희대 이진석 교수·오나은 연구원, 호주 시드니 의대 오영철 교수 공동 연구팀은 21개 변수를 기반으로 응급실 사망 위험을 예측하는 ‘Prehospital-AI’ 모델을 구축했다. 나이, 손상 기전, 의식 수준, 혈압, 심박수, 산소포화도 등 구급대원이 현장에서 이미 수집하는 데이터를 활용한다.

모델은 국가외상등록자료(KTDB)에 등록된 20만 4189명의 데이터로 학습했다. 국내 4개 외상센터와 호주 1개 중증외상센터 환자 1만 1936명을 대상으로 외부 검증을 수행한 결과 AUROC 0.93~0.96을 기록했다. 기존 쇼크지수(0.71)와 비교해 예측 정확도가 크게 높다.

주목할 점은 해외 검증 결과다. 호주 시드니대 병원 데이터는 주요 변수 75%가 결측된 불완전한 환경이었다. 그럼에도 AI 모델은 AUROC 0.89를 유지해 국제적 활용 가능성을 입증했다.

연구팀은 웹 기반 시스템도 구축했다. 구급대원이 스마트폰으로 정보를 입력하면 수초 내 사망 위험 확률이 산출되고 병원으로 자동 전송된다. 의료진은 환자 도착 전 수술실 가동, 중환자실 병상 확보, 외상팀 소집 여부를 미리 결정할 수 있다.

강 교수는 “외상 환자 생존 여부는 병원 도착 전 준비 과정에서 결정되는 경우가 많다”며 “응급실 뺑뺑이와 필수 의료진 부족으로 고민 중인 국내 의료 현실에 도움이 되길 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 네이처 자매지 ‘Nature Communications’(IF 15.7)에 게재됐다. 강 교수는 2개월 연속 ‘한국을 빛낸 사람들(한빛사)’에 등재됐다.

인천=안재균 기자 ajk@sedaily.com
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