서울대병원이 중증환자 이송 과정에서 생성되는 음성과 영상, 활력징후 등을 인공지능(AI)으로 분석해 이송기록 초안을 자동 작성하는 기술을 실제 현장에서 검증한다.

김기홍 서울대병원 응급의학과 교수는 26일 서울대어린이병원에서 열린 ‘중증환자 전문이송체계 AI 이노베이션’ 심포지엄에서 이 같은 ‘AI 기반 SMICU 자동이송기록 임상 적용 계획’을 공개했다.

연구는 서울지역 중증환자 병원 간 이송을 전담하는 서울중증환자 공공이송센터(SMICU)의 이송 사례를 대상으로 진행된다. 연구기간은 금년 8월부터 내년 7월까지 12개월이며, 다음 달부터 이송 80건을 목표로 데이터를 수집한다.

연구진은 이송 요청 때 오가는 통화와 인수인계지, 현장에서 확인한 약물·의료장비, 구급차 안의 환자 감시장치 화면과 의료진 대화 등을 음성·영상·사진으로 기록한다. 환자 상태 변화에 따른 처치와 도착 후 인수인계 내용도 수집한다.

AI는 광학문자인식(OCR)과 음성인식, 영상분석 기술로 필요한 임상정보를 추출한다. 거대언어모델(LLM)은 이를 SMICU 표준 이송기록 양식에 맞춰 초안으로 작성하고 의료진이 검토·승인해 최종 기록을 완성한다.

중증환자 이송기록 수작업 의존…환자 한 명 기록 ‘45분 소요’

SMICU가 기록 자동화에 나선 배경에는 이송이 끝난 뒤에도 이어지는 의료진 기록 부담이 있다.

의료진은 이송 요청 때 전달받은 환자 상태를 손으로 적고, 현장과 구급차 안에서는 환자 처치와 감시를 병행하며 약물·장비 설정을 휴대전화로 촬영한다. 

이후 수기와 사진, 모니터 출력물을 대조해 같은 정보를 전자증례기록서(eCRF)와 구급차 기록관리시스템에 다시 옮긴다.

SMICU 내부 파악 결과, 이송 한 건당 기록 작업에는 수기·구급차 기록관리시스템 작성 15분과 eCRF 입력 30분을 합해 약 45분이 소요됐다. 입력이 며칠씩 밀리는 경우도 있었으며 모니터링 수치와 영상검사 사진 등 기록 항목의 약 5%는 누락되거나 미비했다.

최슬기 서울대병원 응급의학과 교수는 “서식은 표준화돼 있지만 기록의 생성과 이동, 저장 전 과정이 사람의 손에 의존하고 있다”며 “문제의 본질은 누가 성실하게 입력하느냐가 아니라 사람이 옮겨 적는 수작업 구조에 있다”고 말했다.

이어 “기록 자동화는 단순히 손이 편해지고 시간이 단축되는 문제가 아니라 중증환자 이송 질(質)과 안전에 관한 문제”라고 강조했다.

약물·장비·의료진 대화 인식…통합 시스템으로 구현

AI가 이송기록을 작성하는 데 필요한 개별 기술은 시제품 단계까지 개발됐다.

연구에 참여한 응급의료 기술기업 이노렘은 영상 속 의료진과 의료장비, 처치 행위를 식별해 사전에 정한 코드로 분류하고 기록 초안을 작성하는 비전언어모델(VLM)을 구현했다.

김경모 이노렘 연구개발팀장은 “AI를 이용해 이송기록 초안을 작성하는 기술적인 부분은 현재 개발한 상태”라며 “최종 목표는 영상과 문서를 구급차 안에서 처리해 기록 초안까지 작성하는 것”이라고 설명했다.

사전 확보한 시범자료에 기술을 적용한 결과, OCR로 인수인계 메모를 문자로 바꾸고 현장 영상에서 약물과 수액, 의료장비를 구분할 수 있었다. 노르에피네프린과 항생제 관련 정보, 의료진 대화에 포함된 주요 임상정보도 추출됐다.

연구진은 우선 구급차에 자료 수집 설치 가능성과 현장 운용 적합성을 평가한 이후 소형 AI 서버를 차량에 탑재해 이송이 끝날 때 기록 초안을 생성하는 통합 시스템으로 발전시킬 계획이다.

김기홍 교수는 “가장 중요한 것은 실제 의료진 업무를 방해하지 않고 임상 진료 수준을 유지할 수 있도록 시스템을 설계하는 것”이라며 “기술이 개발되고 검증되면 중증환자 이송정보를 자동으로 취득하고 표준화해서 의료지도와 품질관리에도 활용이 가능할 것”이라고 밝혔다.