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'응급실 뺑뺑이' 해결에 도움 줄까…AI가 '환자 우선순위' 정한다

응급실 과밀화 현상을 해결하는 데 AI가 기여할 수 있다는 연구결과가 나왔다. JV_LJS/게티이미지뱅크 제공. 치료받을 수 있는 응급실을 찾기 위해 환자 이송을 반복하는 ‘응급실 뺑뺑이’ 문제가 발생하는 원인 중 하...

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응급실 과밀화 현상을 해결하는 데 AI가 기여할 수 있다는 연구결과가 나왔다.

치료받을 수 있는 응급실을 찾기 위해 환자 이송을 반복하는 ‘응급실 뺑뺑이’ 문제가 발생하는 원인 중 하나는 ‘응급실 과밀화’다. 위·중증환자뿐 아니라 경증환자까지 응급실로 몰리면서 응급실이 붐비게 된다. 앞으론 인공지능(AI)이 이 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이란 연구결과가 제시됐다.  

크리스토퍼 윌리엄스 미국 샌프란시스코캘리포니아대 컴퓨터건강과학연구소 박사후연구원 연구팀은 AI가 의료인 못지않게 먼저 진료해야 할 환자를 결정할 수 있다는 분석결과를 7일(현지시간) 국제학술지 ‘자마 네트워크 오픈’에 발표했다. 

이번 연구는 시뮬레이션 시나리오가 아니라 실제 임상 데이터를 바탕으로 AI 모델을 테스트했다는 점에 연구의 의의가 있다. 1000건 이상의 임상 사례를 AI 모델 테스트에 사용한 최초 연구다. 

연구팀은 성인 응급실 방문자 25만1000명의 임상 기록을 익명화한 뒤 AI 모델이 환자 기록을 기반으로 즉시 치료가 필요한 환자를 얼마나 잘 선별할 수 있는지 평가했다. 개인정보보호 기능이 있는 보안 생성 AI 플랫폼과 생성형AI인 챗GPT 대형언어모델을 이용한 AI 모델을 이용했다. 

연구팀은 뇌졸중처럼 상태가 심각한 환자와 손목이 다친 환자처럼 덜 위급한 환자를 2명씩 짝지어 1만개의 샘플을 만든 뒤 AI 성능을 테스트했다. 그 결과 AI는 89%의 정확도로 위급한 환자를 찾아낼 수 있었다. 500개 샘플을 대상으로 AI와 의사의 능력을 비교한 결과에서는 AI는 88%, 의사는 86%의 정확도를 보였다. 

연구팀은 병원의 환자 분류 프로세스에 AI를 적용하면 심각한 환자를 구분해야 하는 의료인의 시간을 절약하는 데 도움이 되는 ‘백업 의사 결정 도구’로 기능할 수 있을 것으로 기대했다. 

윌리엄스 연구원은 “환자는 2명인데 병원 이송을 위한 구급차는 1대뿐인 상황, 의사가 혼자 당직을 서고 있는데 간호사 3명이 의사를 호출하는 상황 등에서 누구에게 먼저 응답해야 할지 결정하는 데 AI가 도움이 될 것”이라고 말했다. 

다만 연구팀은 AI의 추가 검증과 임상시험이 진행되지 않았다는 점에서 AI가 응급실 환자 분류를 책임질 수 있는 단계에 이르지는 않았다고 밝혔다. 아직은 보조 수단이라는 의미다. 또 앞으로 풀어야 할 문제로는 AI 모델의 ‘편견 제거’를 꼽았다. 인종이나 성별 등에 대한 편견으로 AI가 제대로 된 판단을 내리지 못할 수 있다는 점에서 이를 제거하는 작업이 진행돼야 한다는 것이다.