중증도 분류, 검사 판독과 입퇴원 지원 "응급실 만족도와 신뢰성 제공"
응급환자 분류와 대기환자 급성악화 예측, 검사결과 판독 지원 등 응급실 특화 AI(인공지능) 시스템 개발이 새해 국책과제로 추진된다.
보건복지부에 따르면, 응급실 업무 프로세스 효율화와 병원 내 중증환자 사망률 감소, 응급이료 정보 교류 활성화를 위해 '응급실 특화 AI 기반 임상지원시스템 개발' 과제가 2024년 신규 연구과제로 채택됐다.
산학연병을 주관기관으로 총 사업비 228억원의 국비가 투입되는 이번 사업은 2024년부터 2028년까지 진행된다.
복지부는 우선, 내년도 36억원 R&D 예산을 신규 배정했다.
사업은 총괄주관연구기관을 중심으로 총 5개 연구기관이 컨소시엄 형태로 선정해 진행한다.
세부적으로 살펴보면, AI 응급실 환자 분류 시스템을 개발한다. 응급실 대기환자 데이터 수집과 AI 기반 진단 및 예후 예측 등 분석을 통한 환자 분류 시스템을 구축한다.
소아청소년과 및 의료 취약지 의사 부족 시 중증도 분류를 통해 치료 가능한 진료 수용도를 높일 것으로 기대했다.
AI 응급상황 긴급 알람 시스템도 개발한다. 대기환자 급성악화 예측 및 실시간 생체 변화 정보 모니터링을 통해 위급한 급성악화 환자 알람 시스템을 마련한다.
임상의사 결정 지원에 AI를 활용한다. 검사결과 판독 지원과 진단, 예후 예측, 입원과 이송, 퇴원 판단 등 신속한 임상의사 결정 판단을 지원하는 기술을 개발할 예정이다.
또한 증상과 검사결과, 치료, 알러지 등 다양한 응급의료 필수 정보를 응급의료기관 및 지역의료기관 간 상호 호환 할 수 있도록 지원하는 AI, Chat GPT 활용 용어 표준화 및 전송 기술을 개발한다.
앞서 응급의학회와 의료인공지능학회는 지난 3월 의사 회원 설문조사를 통해 응급환자 질환별 AI 도입 필요성과 효과를 확인하고 예시를 발굴한 바 있다.
복지부는 내년 초 보건산업진흥원을 통한 사업 공고와 평가를 통해 4월경 주관 연구개발기관을 선정할 예정이다.
보건의료데이터진흥과 측은 "AI를 통한 응급실 업무 효율화로 대국민 응급의료 서비스 만족도와 신뢰성을 높이고 진단 정확도와 골든타임 확보, 환자 안전성 등에 기여할 것으로 기대한다"며 "응급실 방문환자의 진료 연속성 확보와 응급의료정보 교류 활성화도 제고할 것"이라고 말했다.
