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“구급차 타자마자 예측” 한국 AI가 사망 확률 94% 맞춘다?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.01.22 17:00

기사 3줄 요약

1 구급차 내 외상 사망 위험 실시간 예측
2 한국인 20만 명 데이터로 AI 학습 완료
3 네이처 자매지 게재 및 글로벌 검증 성공

지금 당신이 불의의 사고를 당해 구급차에 실려 가고 있다고 상상해 보세요. 1분 1초가 급박한 상황에서 의료진이 당신의 상태를 얼마나 정확하게 파악하느냐가 생사를 가를 수 있습니다. 그런데 구급차에 타자마자 당신의 생존 확률을 정확히 계산해 내는 기술이 있다면 어떨까요. 영화 속 이야기 같지만, 이것이 현실이 되었습니다.

한국 AI, 골든타임의 수호자로 등장하다

경희대학교 이진석 교수 연구팀이 병원 이송 전 단계에서 외상 환자의 사망 위험을 실시간으로 예측하는 AI 모델을 개발했습니다. 이 기술은 구급대원이 현장에서 확보할 수 있는 아주 기초적인 정보만으로 작동한다는 점에서 혁신적입니다. 연구 결과에 따르면 이 AI는 환자의 나이, 혈압, 심박수 등 21가지 임상 정보만 입력하면 즉시 사망 위험도를 계산해 냅니다. 복잡한 혈액 검사나 정밀 스캔 없이도 현장에서 바로 활용할 수 있다는 뜻입니다. 특히 이 기술은 ‘골든타임’ 확보에 결정적인 역할을 할 것으로 보입니다. 환자의 상태가 위중하다고 판단되면 즉시 권역외상센터로 이송하거나 미리 수술 준비를 요청할 수 있기 때문입니다.

전 세계가 놀란 ‘K-의료 AI’의 정확도

이 AI 모델의 성능은 세계적으로 권위 있는 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 게재되며 인정받았습니다. 연구팀은 한국 국가 외상 데이터베이스(KTDB)에 있는 약 20만 명의 데이터를 학습시켜 한국인에게 최적화된 모델을 만들었습니다. 놀라운 점은 이 기술이 해외에서도 통했다는 사실입니다. 연구팀은 호주 웨스트메드 병원과 협력해 데이터를 검증했는데, 의료 시스템이 전혀 다른 환경에서도 높은 예측 정확도를 유지했습니다.

구분	주요 내용
개발 주체	경희대학교 이진석 교수 연구팀
핵심 기능	구급 단계 외상 환자 사망 위험 실시간 예측
학습 데이터	한국인 외상 환자 약 20만 명 (KTDB)
검증 성과	국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스' 게재

발표 내용에 따르면 이 모델의 예측 정확도를 나타내는 AUROC 점수는 0.94를 기록했습니다. 이는 기존의 전통적인 환자 분류 방식보다 훨씬 뛰어난 수치로, 의료진이 환자를 더 빠르고 정확하게 판단할 수 있게 돕습니다.

단순 예측을 넘어선 미래 응급실의 모습

연구팀은 여기서 멈추지 않고 이 기술을 더욱 발전시킬 계획입니다. 현재는 웹 기반 시스템이지만, 앞으로는 웨어러블 센서나 음성 인식 기술과 결합해 ‘멀티모달 AI 플랫폼’으로 확장하겠다고 밝혔습니다. 예를 들어 구급대원이 환자의 상태를 말로 설명하면 AI가 자동으로 인식해 위험도를 분석하거나, 웨어러블 기기가 생체 신호를 실시간으로 전송해 상태 변화를 감시하는 식입니다. 이진석 교수는 이번 연구가 한국이 설계한 의료 AI 기술이 세계적으로 신뢰성을 입증받은 사례라고 강조했습니다. 앞으로 이 기술이 현장에 보급된다면 예방 가능한 외상 사망률을 획기적으로 낮출 수 있을 것으로 기대됩니다.