한국형 아르파H 프로젝트, 응급이송 혁신기술 공개

인공지능(AI)으로 중증 응급환자를 분류해 최적 경로로 이송하는 혁신 기술이 등장했다. 보건복지부가 준비 중인 'AI 기본의료 전략'에도 반영해 향후 국가 응급의료 정책 기반이 될 것으로 기대된다. 한국보건산업진흥원 K헬스미래추진단은 지난 12일 대구 경북대병원에서 보건복지부가 개최한 '대구·경북 응급의료 AX(인공지능 전환) 기술 시연회'에서 한국형 아르파H 필수의료 임무 프로젝트인 '멀티모달 AI 기반 지역완결형 스마트 응급환자 분류·최적 이송시스템 개발'(마이스터 프로젝트) 핵심 기술 성과를 공개했다고 18일 밝혔다. 응급환자의 골든타임 확보와 지역 간 의료격차 해소는 우리나라 응급의료 체계가 해결해야 할 대표 난제다. 응급 현장에서 구급대원이 환자 상태를 수기로 기록하고 수용 가능한 병원을 찾기 위해 여러 병원에 반복적으로 연락하는 과정에서 이송 지연 문제가 발생한다. 마이스터 프로젝트는 구급·이송 단계부터 응급실 의료현장까지 AI로 연결하는 것을 목표로 한다. 환자 정보를 자동 수집·전달하고 AI 기반 중증도 분류, 최적 이송병원 추천, 응급실 진료 자원 공유를 실현한다. 한국보건산업진흥원 K헬스미래추진단의 '마이스터 프로젝트' (자료=K헬스미래추진단, 생성형AI 이미지) 이번 시연은 마이스터 프로젝트를 수행하는 경북대병원에서 개발한 응급의료 AI 플랫폼 '세이버'를 활용해 시간민감성 환자와 상태가 악화된 문제 환자의 두 가지 임상 시나리오 중심으로 실시했다. 시간민감성 환자 이송 시 구급대원 음성을 기반으로 환자 활력징후를 수집하고 AI가 심전도를 자동분석해 중증도(Pre-KTAS)를 분류한다. AI가 우선 이송병원을 추천하고 환자 정보와 필요 진료 자원을 병원에 사전 공유해 구급 현장과 응급실 간 실시간 연계 체계를 구현했다. 상태가 악화된 문제환자 이송 시 세이버의 문제환자 발생 알람이 연계 병원에 실시간 공유되고 AI가 중증도와 병상 상황을 고려해 최적 이송 병원을 재선정한다. 응급의료 AI 플랫폼 세이버는 대구·경북 지역 시범 운영을 거쳐 현장 적용성을 검증한 후 전국 확산을 목표로 단계적으로 보급될 예정이다. 선경 추진단장은 “임상 현장과 긴밀히 협력해 응급환자의 골든타임 확보와 응급실 미수용 문제 해소에 기여하고 우수 성과가 국가 정책으로 확산될 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 배옥진 기자 withok@etnews.com