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경희대 생체의공학과 이진석 교수 연구팀이 병원 도착 전 환자 상태를 평가하는 인공지능 모델을 개발했다. 그림 설명. 실시간 외상 대응 흐름 개념도(사진=경희대) |
경희대학교는 이진석 생체의공학과 교수 연구팀이 병원 이송 전 구급 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고, 국내외 다기관·다국가 데이터로 검증했다고 22일 밝혔다.
이번 연구 결과는 국제 최고 권위 학술지 'Nature Communications(IF=15.7)'에 1월 발표됐다. 과학기술정보통신부가 추진하는 글로벌 AI 프론티어 사업 지원을 받아 수행된 대표 성과로 뉴욕대(NYU) 의과대학 응급의학과, 호주 Westmead Hospital(레벨1 외상센터)과 국제 공동연구를 진행했다.
이 교수 연구팀은 한국 국가 외상 데이터베이스(KTDB)에 보관된 약 20만 명의 데이터를 활용해 AI 모델을 개발했다. 개발된 AI 모델은 구급대원이 현장에서 확보할 수 있는 기본 정보만으로 응급실 사망 위험을 실시간으로 예측한다.
기존 외상 중증도 평가지표는 병원 도착 이후 정보에 의존했지만 이번에 개발된 모델은 병원 도착 이전부터 사망 위험을 정량적으로 제시해 의료진이 대응에 필요한 인력과 자원을 선제적으로 준비하도록 돕는다.
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개발한 모델은 강우성 가천대 길병원 교수 등 국내 4개 권역외상센터와 호주 외상센터 데이터를 활용해 외부 검증을 수행했다. 국내 데이터뿐 아니라 의료 시스템과 데이터 구조가 다른 해외 데이터에서도 높은 예측 성능을 유지하며, 기존의 전통적 분류 지표보다 우수한 성능을 보였다.
논문 제1저자인 오나은 학생은 AI 모델 개발, 통계 분석, 해외 검증 전략 수립에 핵심적인 역할을 맡았다. 2026년 글로벌 AI 프론티어 사업의 일환으로 뉴욕대에 파견돼 미국 의료 데이터를 활용한 해외 공동연구와 모델 고도화를 수행할 계획이다.
이 교수는 “한국이 설계한 응급의료 AI 기술이 미국과 호주를 포함한 해외 의료 현장에서도 신뢰성 있게 작동함을 과학적으로 입증한 사례”라며 “임상 현장에 적용해 예방 가능한 외상 사망률을 획기적으로 낮추는 것이 목표”라고 밝혔다.
권미현 기자 mhkwon@etnews.com
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