2025년 간호과학연구소 춘계 학술대회 'AI 기반 지역완결형 응급환자 분류 시스템 개발' 강의에 대한 Q&A 공지

2025년 5월 27일(화)에 개최된 전남대학교 간호과학연구소 춘계 학술대회에서 'AI 기반 지역완결형 응급환자 분류 시스템 개발' 주제로 발표해주신 전남대학교병원 응급의학과 김동기 교수님 강의에 대한 질문과 답변을 공유드립니다. 

2025년 6월 30일(금)까지 게시하오니 참고하여 주시기 바랍니다.

질문 1. 구급대원에서 AI 앱뷸런스를 적용했을때 용이하지 않았던 이유가 무엇이었을까요?병원의 정보를 구급대원에게 전달하는 정보전달로 연구의 방향을 바꾸셨다고 했는데 발표해주시는 모든 정보가 구급대원에게 전달되는 것인가요? 통합된 병실정보만 주는 것일까요? 이는 기존의 응급병상을 실시간으로 알려주는 시스템과 어떤 차이가 있나요?

답변1) AI 앰뷸런스 활용의 실제적인 어려운 점

AI 앰뷸런스 사용이 힘든 이유가 따로 연구된 바는 없고 저도 다른 소방 대원들이나 시범 사업을 진행하는 기관들을 통해 들은 것이기 때문에 개인적인 의견일 수 있음을 먼저 말씀드립니다.

소방대원은 구급 일지를 작성해야 하고 소방 내에서 관리하는 테블릿을 통해 작성하도록 되어 있습니다. AI 앰뷸런스에 환자 기록을 남기기 위해서는 같은 일을 두 번 하게 되는 어려움이 있습니다. 이러한 불편을 줄이고자 소방청과 연계 사업을 통해 동시에 작성할 수 있도록 하고 있으며 119 대원이 따로 기록을 남기지 않더라도 음성을 자동으로 인식해서 작성되도록 개발한 상태입니다. 하지만 AI 앰뷸런스 DB를 거쳐 소방청 DB로 들어가야 하기에 바로 전달이 안되고 음성 데이터 인식도 완벽하지 않아 119 대원이 수정을 어느 정도 해야하는 불편이 있다는 의견이 있습니다.

또한 AI 앰뷸런스를 활용하기 위해서는 병원 선정 전에 미리 환자 정보를 다 작성해야 하는데 대부분의 구급대원들은 구급 일지를 환자 이송 후 정리하는 단계에서 작성하기 때문에 실제 업무와는 차이가 있습니다.

그 외에도 소방에서 개발해서 하고 있는 비슷한 프로그램이 있다는 것도 사용을 어렵게 만드는 점 중 하나 입니다.

답변2) 정보 전달에 대한 설명

제 설명이 부족한 것 같아서 다시 설명 드립니다.

현재 EMS에서 AI 및 디지털화에 대한 연구가 진행되고 있습니다. AI 앰뷸런스 같은 경우가 대표적인 경우입니다. 현재 개발된 시스템들은 Pre Hospital단계의 어려움을 극복하고자 하고 있으며 구급 대원이 환자를 평가하고 병원 선정을 도와주는 것들을 주 기능으로 하고 있습니다. 하지만 결국 환자 수용을 결정하는 곳은 병원임을 생각해야 합니다. 현재 시행되고 있는 응급실 단계(권역센터-지역센터-지역기관)와 종합상황판의 정보를 기반으로만 환자를 수용할 수 있다면 응급실 뺑뺑이 같은 일은 발생하지 않습니다. 병원 응급실에서는 지금 운영되고 있는 시스템과는 별개로 자체적인 진료 가능 여부를 판단해서 수용을 결정합니다. 그렇기에 병원 단계에서 병원들끼리 정보 공유, 환자 전원의 편의성 들이 개선되지 않는다면 결국 Pre hospital에서 환자를 적절하게 분류하고 현 체제 맞는 적절한 병원 선정 등을 시행한다고 해서 응급실 뺑뺑이가 해결될 수 없습니다. 병원 응급실에서 환자 수용에 AI 앰뷸런스가 유용했다면 이미 널리 보급되어 쓰였겠지만 현실은 그렇지 않습니다.

병원 응급실이 부담 없이 환자를 수용할 수 있는 환경을 만드는 것이 가장 중요하다고 생각이 되고 부담을 줄이는 데 가장 큰 것은 응급실에서 볼 수 있는 범위를 넘어선 환자들의 전원을 쉽게 해야 한다는 것이고 그럴 수 있는 플랫폼을 구축하는 것이 중요하다고 생각합니다.

응급실에서 환자 수용의 어려움이 없으면 결국 병원 전 단계에서 병원을 못 찾아서 헤매는 일은 없어질 거라고 생각합니다.

질문2. 메타버스의 응급실 현황은 간호사가 입력해야 가상의 메타버스에서 input되는 정보로 받아들이는 방식인가요? AI가 응급실 상황을 실시간 모니터 하여 정보를 업데이트 할까요? 실제 중환자가 오면 간호사들이 현황을 실시간으로 업데이트 하기에는 힘들것 같아 시스템을 어떻게 개발하셨는지 궁금합니다.

답변2. ​자동으로 할 수 있으면 좋겠지만 어쩔 수 없이 간호사 선생님들의 입력이 필요한 상황입니다. 간호사 선생님들이 인계를 위해서 종이나 다른 인계 프로그램에 적는 것으로 알고 있습니다. 저희는 이러한 업무의 편의성을 높여 사용을 격려할 수 있도록 할 예정입니다. 응급실에서 사용되는 모니터나 수액들을 클릭만으로 입력이 가능하고 수액 용량도 설정에 따라 자동으로 얼마나 들어갔는지 확인이 될 수 있도록 개발할 예정이고 응급실에서 근무하는 의사들이 따로 간호사 선생님들에게 일일이 질문하지 않아도 환자의 모니터링 정보 수액 정보를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 지금하고 있는 업무보다 편하게 수행하면서 간호사와 의사 모두에게 도움이 될 수 있도록 하는 것이 목표입니다.

질문3. ​Pre-Hospital KTAS 와 Post-hospital KTAS로 나뉘는 triage 도구 중에 AI에게 적용하는 도구는 Post-hospital KTAS 라고 ETRI와의 세미나에서 들었던 것 같은데 그러면 향후 Pre-Hospital KTAS는 사라질 것으로 전망하시는지요?

답변3. ETRI 에서 정확한 용어를 모르고 사용한 것 같습니다. 현재는 Pre-KTAS (병원 전, 이송 단계) 와 KTAS(응급실)가 있습니다. 아마 연구 단계에서는 pre KTAS 정보를 쓰기가 쉽지 않기 때문에(IRB나 동의 문제) KTAS 로 진행하는 것 같고 Pre KTAS와 KTAS 가 큰 차이가 없어서 그렇게 진행하고 있는 것 같습니다. Pre KTAS가 도입된지 이제 2년(준비단계: 교육 등, 119에서는 2025년부터 실제 업무에 도입하려고 했으나 아직 정착되지 않음) 정도 된 상태이며 119 뿐만 아니라 이송 단계(민간 이송 + 구급차를 운영 중인 기관)에도 도입하려고 하기 때문에 사라지지는 않을 것 같습니다.

AI를 통한 환자 분류 시 현재 우리 나라에서는 KTAS(Pre KTAS)를 정책적으로 활용 중이기에 연구 개발팀 자체적인 분류뿐만 아니라 KTAS도 활용하고 있기에 정책적인 변화가 있지 않은 이상은 계속 사용될 것 같습니다.

질문4. 해당 연구병원들과 컨소시움을 구성하면서 여러 의료기관의 실시간 자원 및 인력, 시술가능을 확인하기 위해서, 각 기관의 EHR 기반 common data를 가명처리해서 실시간 자료 수집하시는건지요? 이러한 컨소시움 플랫폼 개발은 ETRI에서 주관하고 있다고 생각하면 되는지요?

답변4. ​의료기관 자원 관리는 저희가 직접 설문조사를 통해서 진행했고 플랫폼 내에 실시간으로 자원 상황을 입력 변경할 수 있는 시스템을 개발 중이어서 병원에서 언제든지 수정 가능하도록 만들 예정입니다.

또한 지금 개발되고 있는 것들과 마찬가지로 중앙응급의료센터의 종합상황판 정보를 참고해서 부족한 부분들을 보완할 예정입니다.

플랫폼 개발은 메가웍스에서 진행 중이고 ETRI에서는 플랫폼에 탑재될 AI를 개발 중에 있습니다.

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