- AI 활용한 응급환자 중증도 분류·저혈압 예측 연구 발표

- 응급의료 현장에 AI 접목… 응급환자 조기 위험 예측 가능성 제시

▲ 고려대 안산병원 응급의학과 이수교 교수

     고려대 안산병원은 응급의학과 이수교 교수가 지난 8일 서울 백범김구기념관에서 열린 ‘EMS Korea 2026’ 학술대회에서 우수포스터상을 수상했다고 11일 밝혔다.

EMS Korea 2026은 대한응급의학회가 주최하고 대한응급의료지도의사협의회가 주관한 학술대회로, 올해는 ‘Connected Innovation in Pre-hospital Care’를 주제로 열렸다.

이 교수는 이번 학술대회에서 실제 응급실 환자와 의료진의 대화 내용을 활용해 인공지능(AI)이 응급환자의 중증도를 분류할 수 있는지를 평가한 연구와 중증 응급환자의 연속 동맥혈압 파형을 분석해 저혈압 발생을 예측하는 딥러닝 연구를 발표했다.

중증도 분류 연구에서는 실제 응급실 중증도 분류 대화 1,057건이 활용됐다. 가장 높은 성능을 보인 모델에서 긴급 환자와 그렇지 않은 환자를 구분하는 정확도는 70.7%, 실제 긴급 환자를 식별하는 민감도는 80.9%를 기록하며 의료진의 판단을 지원할 수 있는 성능을 보였다.

저혈압 예측 연구에서는 중증 응급환자의 60초간 동맥혈압 파형을 분석한 딥러닝 모델의 성능을 검증했다. 5분 후 저혈압 발생 예측을 기준으로, 외부검증에서 민감도 91.72%, 특이도 93.35%를 기록했다. 이는 실제 저혈압 발생 사례의 91.72%를 식별하고, 저혈압이 발생하지 않은 사례의 93.35%를 정확히 구분했다는 의미다.

두 연구는 환자의 긴급도를 판단하는 단계부터 상태 악화를 조기에 감지하는 과정까지 AI를 응급의료 현장에 활용할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 주목을 받았다.

이수교 교수는 “응급의료 현장에서는 제한된 시간 안에 환자의 상태를 정확히 판단하고 위험 신호를 조기에 포착해 골든타임을 확보하는 것이 중요하다”며 “이번 연구들은 추가적인 분석과 검증을 통해 더욱 구체화할 계획”이라고 말했다.

이어 이 교수는 “향후 학술지를 통해 보다 완성도 높은 연구 결과를 제시하고 실제 임상 데이터를 활용한 인공지능 연구를 지속해 의료진의 의사결정을 지원하여 응급환자의 안전을 높이는 데 기여하겠다”라고 덧붙였다.