경희대학교 생체의공학과 이진석 교수 연구팀이 병원 이송 전 구급 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고, 한국·미국·호주 등 다기관·다국가 데이터를 통해 성능을 검증했다. 해당 연구는 국제 최고 권위 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 1월호에 게재됐다.
이번 연구는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘글로벌 AI 프론티어 사업(Global AI Frontier Lab)’의 지원을 받아 수행됐으며, 뉴욕대학교(NYU) 의과대학 응급의학과와 호주 Westmead Hospital(레벨1 외상센터)과의 국제 공동연구로 진행됐다.
연구팀은 한국 국가외상데이터베이스(KTDB)에 축적된 약 20만 명의 외상 환자 데이터를 활용해 인공지능 모델을 개발했다. 이 모델은 구급대원이 현장에서 확보할 수 있는 기본 활력징후와 환자 정보만으로 응급실 사망 위험을 실시간으로 예측할 수 있도록 설계됐다.
기존 외상 중증도 평가지표가 병원 도착 이후 검사 결과와 진단 정보를 기반으로 했던 것과 달리, 이번 모델은 병원 도착 이전 단계에서 사망 위험을 정량적으로 제시해 의료진이 필요한 인력과 자원을 선제적으로 준비할 수 있도록 돕는다.
개발된 모델은 가천대 길병원(강우성 교수)을 포함한 국내 4개 권역외상센터와 호주 외상센터 데이터를 활용해 외부 검증을 수행했다. 그 결과 의료 시스템과 데이터 구조가 상이한 해외 데이터에서도 높은 예측 성능을 유지하며, 기존 전통적 외상 분류 지표보다 우수한 정확도를 보였다.
논문의 제1저자인 경희대 생체의공학과 오나은 석사과정 학생은 인공지능 모델 개발과 통계 분석, 해외 검증 전략 수립을 주도했다. 오나은 학생은 2026년 글로벌 AI 프론티어 사업의 일환으로 뉴욕대에 파견돼 미국 의료 데이터를 활용한 공동연구와 모델 고도화를 이어갈 예정이다.
이진석 교수는 “한국에서 개발된 응급의료 인공지능이 미국과 호주 의료 현장에서도 신뢰성 있게 작동함을 과학적으로 입증한 사례”라며 “향후 임상 적용을 확대해 예방 가능한 외상 사망률을 실질적으로 낮추는 것이 목표”라고 밝혔다.
연구팀은 해당 모델을 실제 외상센터에서 활용 가능한 웹 기반 실시간 시스템으로 구축했으며, 향후 웨어러블 센서와 음성·영상 인공지능을 결합한 멀티모달 응급의료 AI 플랫폼으로 확장할 계획이다. 이 교수는 “사고 발생부터 병원 도착과 초기 치료까지 전 과정을 아우르는 차세대 응급의료 인공지능 체계로 발전시킬 것”이라고 말했다.
