경희대학교 생체의공학과 이진석 교수팀이 병원 이송 전(前) 구급 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 국내외 다기관·다국가 데이터로 검증했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 주관 글로벌 인공지능(AI) 프론티어 사업 지원을 받아 수행됐으며 뉴욕대학교 의과대학 응급의학과, 호주 Westmead Hospital(레벨1 외상센터)과 공동연구로 진행됐다.

이진석 교수팀은 한국 국가 외상 데이터베이스(KTDB)에 보관된 약 20만 명의 데이터를 활용해 AI모델을 개발했다.

개발된 인공지능 모델은 구급대원이 현장에서 확보할 수 있는 기본 정보만을 활용해 응급실 사망 위험을 실시간으로 예측한다.

기존 외상 중증도 평가지표는 병원 도착 후 정보에 의존했지만, 이번에 개발된 모델은 병원 도착 이전부터 사망 위험을 제시해 의료진이 대응에 필요한 인력과 자원을 준비하도록 돕는다.

개발한 모델은 가천대 길병원(강우성 교수) 등 국내 4개 권역외상센터와 호주 외상센터 데이터를 활용해서 외부 검증을 수행했다.

그 결과, 국내 데이터뿐 아니라 의료 시스템과 데이터 구조가 다른 해외 데이터에서도 높은 예측 성능을 유지하며, 기존의 전통적 분류 지표보다 우수한 성능을 보였다.

논문의 제1저자인 경희대 생체의공학과 오나은 학생(석사 4기)은 인공지능 모델 개발 및 통계 분석, 해외 검증 전략 수립에 핵심적인 역할을 맡았다.

오나은 학생은 2026년 글로벌 AI 프론티어 사업 일환으로 뉴욕대에 파견돼 미국 의료 데이터를 활용한 해외 공동연구와 모델 고도화를 수행할 계획이다.

이진석 교수는 “한국이 설계한 응급의료 인공지능 기술이 미국과 호주를 포함한 해외 의료현장에서도 신뢰성 있게 작동함을 과학적으로 입증한 사례”라고 밝혔다.

이어 “글로벌 AI 프론티어 사업과 뉴욕대와 협력을 바탕으로 향후 검증 범위를 확대하고, 임상 현장에 적용해 예방 가능한 외상 사망률을 획기적으로 낮추는 것이 목표”라고 덧붙였다.

이진석 교수팀은 개발한 인공지능 모델을 실제 외상센터에서 활용할 수 있는 웹 기반 실시간 시스템으로 구축했다.

이진석 교수는 “사고 발생 순간부터 병원 도착 및 초기 치료까지 전(全) 과정을 아우르는 차세대 응급의료 인공지능 체계로 발전할 것”이라고 전망했다.