[메디칼업저버 양영구 기자] 아주대병원은 과학기술정보통신부가 주관하고 정보통신산업진흥원이 전담하는 부처협업 기반 AI 확산 실증사업의 일환으로 국내에서 처음으로 'AI 기반 중증외상 전주기 케어 시스템(AIRNET)' 개발 및 검증을 본격 추진한다고 29일 밝혔다.
이번 사업은 사고 현장에서 발생하는 음성 정보를 실시간으로 분석하고, 소생실 내에서 이뤄지는 치료 행위를 자동으로 인식해 기록한다.
또 환자의 병원 이송 과정을 중앙에서 관제하는 AI 기반 종합적 응급의료 지원체계를 구축하는 것을 목표로 한다.
이를 통해 중증외상 환자의 생존율을 높이고 사망률을 효과적으로 줄일 것으로 기대된다.
올해는 권역외상센터를 중심으로 현장 적용을 확대하고 전주기 AI 대응 체계 구축을 위해 △현장 음성정보로 손상 정도 및 닥터헬기 필요성을 판단하는 STT 시스템(셀바스AI) △소생실 영상 기반 치료행위 인식 및 개인정보 비식별화 시스템(엠티이지) △CT영상 기반 외상 중증도 자동 분류 AI(딥노이드) △환자 이송 관제 대시보드와 EMR 연계 플랫폼(대아정보시스템) 등의 주요 기술을 개발하고 있다.
아주대병원 정경원 권역외상센터장은 "이번 AI 기반 응급의료 시스템은 환자의 생존율 향상이라는 목표를 넘어 응급의료와 AI 기술이 결합된 새로운 패러다임을 제시할 것"이라며 "전국 권역외상센터 및 글로벌 응급의료 시장까지 진출 가능한 선도적 모델로 발전시키겠다"고 강조했다.
한편, 아주대병원은 이번 시스템 구축을 통해 환자 이송시간을 기존 34분에서 30분으로, 수술 개시 시간은 기존 85분에서 60분 이내로 단축할 것으로 전망한다. 중증도 보정 사망률 역시 기존 1.0에서 0.7로 개선될 것으로 기대하고 있다.
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중증외상 환자 생존율 향상 위한 AI 솔루션 개발 및 검증 착수
[메디칼업저버 양영구 기자] 아주대병원은 과학기술정보통신부가 주관하고 정보통신산업진흥원이 전담하는 부처협업 기반 AI 확산 실증사업의 일환으로 국내에서 처음으로 'AI 기반 중증외상 전주기 케어 시스템(AIRNET)' 개발 및 검증을 본격 추진한다고 29일 밝혔다.
이번 사업은 사고 현장에서 발생하는 음성 정보를 실시간으로 분석하고, 소생실 내에서 이뤄지는 치료 행위를 자동으로 인식해 기록한다.
또 환자의 병원 이송 과정을 중앙에서 관제하는 AI 기반 종합적 응급의료 지원체계를 구축하는 것을 목표로 한다.
이를 통해 중증외상 환자의 생존율을 높이고 사망률을 효과적으로 줄일 것으로 기대된다.
올해는 권역외상센터를 중심으로 현장 적용을 확대하고 전주기 AI 대응 체계 구축을 위해 △현장 음성정보로 손상 정도 및 닥터헬기 필요성을 판단하는 STT 시스템(셀바스AI) △소생실 영상 기반 치료행위 인식 및 개인정보 비식별화 시스템(엠티이지) △CT영상 기반 외상 중증도 자동 분류 AI(딥노이드) △환자 이송 관제 대시보드와 EMR 연계 플랫폼(대아정보시스템) 등의 주요 기술을 개발하고 있다.
아주대병원 정경원 권역외상센터장은 "이번 AI 기반 응급의료 시스템은 환자의 생존율 향상이라는 목표를 넘어 응급의료와 AI 기술이 결합된 새로운 패러다임을 제시할 것"이라며 "전국 권역외상센터 및 글로벌 응급의료 시장까지 진출 가능한 선도적 모델로 발전시키겠다"고 강조했다.
한편, 아주대병원은 이번 시스템 구축을 통해 환자 이송시간을 기존 34분에서 30분으로, 수술 개시 시간은 기존 85분에서 60분 이내로 단축할 것으로 전망한다. 중증도 보정 사망률 역시 기존 1.0에서 0.7로 개선될 것으로 기대하고 있다.