[대구=뉴시스] 강진아 기자 = "환자분, 119구급대원입니다. 지금 어디가 제일 불편하세요?"

"가슴이 너무 아파요. 왼쪽 팔부터 목 쪽으로 퍼지는 느낌이 있어요."

"혹시 다른 증상이 있나요? 원래 앓고 있는 다른 질환도 있으세요?"

"속이 울렁거리고 숨도 차고 식은땀도 나요. 고혈압이 있어서 약을 먹고 있어요."

119 구급대원이 상태를 묻는 질문에 환자가 답하자, 인공지능(AI)이 즉각 반응한다. 이들의 대화를 실시간으로 분석해 환자 증상에 '흉통'과 '오심(토할 것 같은 느낌)', 병력에 '고혈압'이 입력된다.

이어 혈압, 맥박, 산소 포화도, 체온 등 환자의 활력징후를 측정한 결과를 구급대원이 말하자, 자동으로 시스템에 채워진다. 이를 바탕으로 AI가 환자 데이터를 분석한 진단은 '심장성 통증', 환자의 중증도·응급도(1~5단계, 숫자가 낮을 수록 긴급)를 2단계로 분류했다.

구급대원은 급성 심근경색 증상에 따라 환자의 심전도 측정까지 마쳤고, 그 결과 급성 심근경색 고위험 환자이자 '시간 민감성 환자'로 분류됐다.

지난 12일 대구 경북대병원 대강당. '대구·경북형 스마트 이송체계'로 응급의료 인공지능 전환(AX) 기술 시연이 이뤄졌다. 하반기에 경북대병원 등 대구 권역·지역응급의료센터 6곳부터 시작해 순차적으로 대구·경북 지역에 확대 예정인 AI 기반 응급의료 플랫폼 '세이브-알(SAVE-R)' 시스템이다. 보건복지부가 지원하는 한국형 아르파-에이치(ARPA-H) 프로젝트를 통해 개발됐다.

응급환자의 구급차 탑승부터 응급실 치료까지 전 과정에 AI를 도입하는 시스템이다. AI가 환자 상태를 분석해 최적의 병원을 찾아 이송 지연을 방지하고 응급실 의료진의 진료 결정을 효율화한다. 대구 지역 구급차 최소 30대에서 최대 60대까지 시범 도입할 예정이며, 순차적으로 늘려갈 계획이다.

구급대원이 화면의 병원 이송 검색 버튼을 누르면 환자에게 최적인 이송병원 목록이 뜬다. 그중 적합한 병원에 이송 요청을 보내고, 수용 가능 응답이 오면 해당 병원으로 환자를 이송한다. 이때 병원에 이송 요청시 심근경색처럼 '골든타임'이 중요한 질환의 경우 '시간 민감성 환자' 알림이 추가로 표시된다.

이날 발표자로 나선 류현욱 경북대병원 응급의학과 교수 겸 대구 응급의료지원단장은 "최적의 이송병원은 AI 알고리즘을 통해 환자 상태와 중증도, 응급실 과밀화 정도, 이송 병원까지 거리, 시술 가능 여부, 대구시 응급환자 지침 등을 종합 분석해 순위가 산출된다"고 밝혔다.

특히 응급 현장에서 환자 중증도 분류가 어려운 점을 해소하고 수용 가능한 병원을 확인하는 시간을 최소화할 것으로 기대했다. 그 결과 질환별로 다를 수 있지만, 환자당 평균 20분 정도 시간 단축을 목표로 하고 있다고 밝혔다.

류 교수는 "'응급실 뺑뺑이'로 기사화가 많이 되지만, 사실 '전화 뺑뺑이'에 가깝다. 119가 수용 가능한 병원을 일일이 전화로 확인하면서 환자 이송이 지연되고, 불완전한 정보 전달이 반복되면서 응급실 수용 결정을 어렵게 한다"며 "응급실 의료진은 유선 전화로 환자 정보를 확인할 필요 없이 이 플랫폼을 통해 환자 상태를 상세히 파악해 정보 전달 과정에서 발생하는 시간 지연을 최소화할 수 있다"고 말했다.

이어 "AI 기술로 구급대가 환자 중증도와 필요한 치료 내용을 파악하도록 도와주는 게 핵심 기능"이라며 "구급대원으로부터 연계된 환자 정보가 별도의 재생산 없이 응급실로 신속하게 전달되고, 환자가 병원에 도착하기 전 미리 치료 준비가 가능해 시간을 단축할 거로 기대하고 있다"고 설명했다.

현장에서 갑작스럽게 상태가 악화된 환자도 AI 진단과 추천으로 상급병원에 재이송하며 신속하게 대처할 수 있다. 발열로 119에 신고한 환자가 중증도가 낮게 판정돼 2차 병원으로 이송되던 중 혈압이 갑자기 떨어지면서 AI를 통해 '중증호흡곤란' 진단을 받고 상급병원으로 이송되는 '문제환자' 시연도 이어졌다.

류 교수는 "환자의 중증도 분류 결과가 바뀌면서 구급대원은 출발을 취소하고 중증 응급 환자를 치료할 수 있는 상급병원 응급실을 다시 검색하고 이송 요청을 하게 된다"며 "각 병원 화면에는 '문제환자'임을 알리는 긴급 알림을 띄워서 의료진이 주의해서 수용 결정을 할 수 있도록 유도한다"고 말했다.

병원에서는 AI 기반의 '이지스(AEGIS)' 시스템을 활용할 수 있다. AI를 통해 구급일지·전자의무기록 등에 흩어져 있는 응급 환자의 정보를 통합하고, 환자 진료 녹취 등을 기반으로 의무기록 작성을 지원하며 통합된 정보를 바탕으로 환자의 초기 진단·처방을 보조하는 역할을 한다.

차원철 삼성서울병원 데이터혁신센터장은 "모든 판단과 결정은 의료진이 하지만, 그 과정에 들어가는 시간이 AI 시스템으로 현저하게 감소될 것으로 보고 있다"며 "기존에 전화로 확인해야 했던 상황 대신 환자에게 집중할 수 있는 만큼 진료의 질이 올라간다"고 밝혔다.

음성 인식이나 진단 등 AI가 오류를 낼 가능성도 배제할 수는 없다. 문성배 경북대병원 응급의학과 교수는 "내부에서 정확성을 판단할 때 80~90% 정도 정확하다고 나왔다"며 "현장의 주변 소음 등 변수가 있지만, 학습을 계속 시키고 있고 구급대원이나 의료진이 최종 내용을 검토하도록 하고 있다"고 말했다.

김효진 대구소방안전본부 구조구급과 소방장도 "구급 현장은 예측 불가능한 변수가 많은데, 병원 이송을 위한 전화 과정이 생략되고 곧바로 병원을 추천받고 직접 연결되면서 중증 환자를 골든타임 내 이송하는 데 도움되지 않을까 기대하고 있다"고 밝혔다.

시연을 참관한 정은경 장관은 "이송체계만으로 응급의료 문제가 해결되기는 어렵다. 진료 역량 등 구조적 문제가 있다는 걸 잘 안다"며 "대구 지역은 자체 응급의료 체계를 구성해 잘 대응하고 있는 지역으로 알고 있다. AX가 접목돼 응급 의료 문제를 해결하는데 기여하고 발전해 나가기를 바라며 실증을 거쳐 추후 전국으로 확대할 수 있도록 같이 노력하겠다"고 밝혔다.

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