사회
서울성모병원, "AI로 소아 응급환자 조기 선별"…응급실 효율성 제고 기대
뉴스보이
2026.04.29. 09:33
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간단 요약
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AI가 자연어 처리 기술로 EMR 증상과 진료 내용을 분석하여 소아 환자를 선별합니다.
기존 분류 도구보다 높은 정확도를 보여 응급실 효율성 및 환자 안전을 높입니다.
이 기사는 11개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 11개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
가톨릭대학교 서울성모병원 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 소아 응급환자를 조기에 예측하는 모델을 개발하고 성능을 입증했습니다. 이 연구 결과는 국제학술지 '사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)'에 게재되었습니다. 특히 소아 환자는 증상 표현이 제한적이고 감염 질환에 취약하여 응급실 이용 빈도가 높아, 신속한 중증도 판단이 중요합니다.
배우리 소아전문응급의료센터장(응급의학과 교수) 연구팀은 의료진이 전자의무기록(EMR)에 작성한 증상과 진료 내용을 자연어 처리(NLP) 기술로 분석하는 방식에 주목했습니다. 기존 응급환자 분류가 활력징후나 검사 결과 등 정형 데이터 중심이었다면, 이번 연구는 검사 이전 단계의 임상 기록도 활용하는 것이 특징입니다. 이를 통해 소아 응급환자의 상태와 치료 우선순위를 보다 신속하게 판단할 수 있습니다.
연구팀은 2012년부터 2021년까지 한 상급종합병원 소아 응급실을 방문한 18세 미만 환자 8만7759명의 전자의무기록 데이터를 활용했습니다. 한국어 의료 자연어 처리 모델(KM BERT) 기반 딥러닝 예측 모델을 구축한 결과, 진단 정확도를 나타내는 AUROC 84%, 정밀도를 의미하는 AUPRC 88%를 기록했습니다. 이는 기존 머신러닝 모델과 현재 응급실에서 사용되는 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)보다 높은 예측 정확도를 보였습니다.
배우리 교수는 의료진이 기록한 임상 표현을 AI가 분석하여 응급 환자를 보다 정확하게 식별할 수 있음을 확인했다고 밝혔습니다. 이 기술이 응급실 현장에서 활용될 경우 의료 자원의 효율적 배분과 환자 안전 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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