경기도의사회, "AI시대, 늘어나는 건 의대 증원 뿐…의사 진료권 보장돼야"

경기도의사회(회장 이동욱)가 28일 오후 6시 더블트리 바이 힐튼 서울 판교 그랜드볼룸홀에서 제80회 정기대의원총회를 개최했다. 최근 몇 년 간 지속된 ‘의대 증원’과 ‘의료분쟁조정법’ 개정안 통과 등으로 의료인들에 대한 압박이 커진 가운데 함께 대응하자는 데 뜻을 모았다. 총회에는 김영준 경기도의사회 대의원회 의장과 이동욱 경기도의사회 회장, 김교응 대한의사협회 대의원회 의장, 경기도의사회 임원 및 대의원 200여명이 참석했다. 주요 내빈으로는 안철수·송석준·김은혜 국민의힘 국회의원, 신상진 성남시장, 유영철 경기도보건건강국장 등이 함께했다. 김영준 의장은 축사를 통해 “의료분쟁조정법으로 인해 의사 진료권이 침해받고 있다"며 “이는 국민 건강과 직결된 문제로 정부, 국회가 국민을 행복하게 하는 의료 체계로 이끌어달라”고 말했다. 이어 인사말을 전한 이동욱 회장은 “AI기술 발전 등으로 모든 것이 무인화 되고 있는 시대에 의대만이 인원 증원을 논하고, 그렇게 의사가 부족하다면서 의사 면허 정지 및 취소는 점차 늘고 있다"며 “이번 정부 들어서 일 처리가 빠르게 추진되는 것은 큰 장점이지만 때로는 속도감으로 인해 겪게 될 파장에 대해서도 생각해주길 바란다”고 호소했다. 이어진 총회에서는 경기도의사회 2025 회계연도 회무보고, 감사보고, 2026 회계연도 주요사업 추진 계획안 등 심의가 진행됐다.

올해 첫 일본뇌염 매개 모기 발견…전국 일본뇌염 주의보

질병관리청은 지난 20일 제주특별자치도에서 일본뇌염을 매개하는 ‘작은빨간집모기’가 확인됨에 따라 전국에 일본뇌염 주의보를 발령했다. 일본뇌염은 남아시아 및 서태평양지역에서 주로 발생하는 모기매개감염병으로, 주 매개모기는 작은빨간집모기이며 전국적으로 분포하고 있다. 기후변화로 매개모기 출현시기가 지속 앞당겨지고 있어 올해는 지난해(3월27일, 13주)대비 한 주 앞당긴 지난 16일(12주)부터 감시를 시작했다. 2일 만에 총 18개체의 모기가 채집됐고, 그 중에서 일본뇌염 매개모기 1개체가 확인됐다. 올해 일본뇌염 매개모기가 채집된 제주특별자치도의 최근(2월16일~3월15일) 평균 기온은 작년에 비해 0.8℃ 높았으며, 최고기온 평균이 12.5℃로 작년 대비 1.1℃ 올라 모기의 출현이 빨라진 것으로 추정된다. 질병청은 일본뇌염 감염 예방을 위해 1975년부터 매개모기 발생과 병원체 감염 여부를 확인해 오고 있다. 국내 일본뇌염 환자는 평균 17.4명 내외로 발생했고 대부분 8~9월에 첫 환자가 신고되며 11월까지 발생한다. 최근 5년간 일본뇌염으로 신고된 환자(79명)의 특성을 살펴보면 남성이 60.8%로 여성보다 많았고, 전체 환자의 65.9%가 50대 이상이었다. 초기엔 발열, 두통, 구토 등의 가벼운 증상이 나타나지만 드물게 뇌염으로 진행되면 고열, 발작, 착란, 경련, 마비, 방향 감각 상실 등 증상을 겪으며 이 중 20~30%가 사망에 이를 수 있다. 특히 뇌염의 경우 회복되어도 환자의 30~50%는 손상 부위에 따라 다양한 신경계 합병증을 겪을 수 있다. 질병관리청 관계자는 “일본뇌염 매개 모기의 활동이 본격적으로 시작됨에 따라 모기 물림 예방 수칙을 준수하고, 국가필수예방접종 대상 아동은 반드시 예방접종을 준수해달라”고 당부했다.

경기도간호사회, ‘돌봄통합 간호 교육’으로 현장 역량 강화

경기도간호사회는 지난 20일 안성맞춤아트홀 대회의실에서 ‘돌봄통합 간호 교육’을 개최했다. 이번 교육은 대한간호협회 통합지원센터 개설을 앞두고 지역사회 돌봄통합 정책 확대와 연계해 간호사의 현장 대응 역량을 강화하기 위함으로, 현장에는 도내 민관 의료기관에 재직 중인 간호사 등 47명이 참석했다. 이날 교육에서는 지역사회 정책의 주요 흐름을 비롯해 통합판정체계 등 업무에 필요한 핵심 내용이 다뤄졌다. 특히 퇴원환자의 지역사회 연계, 입·퇴원 반복 고위험군 관리, AI 기반 돌봄 기술 활용 사례 등 참석자들의 이해도를 높이는 현장 사례가 공유됐다. 참석자들은 돌봄통합에 대한 이해를 높이는 한편, 실제 업무에 적용할 수 있는 구체적인 방안을 모색하는 시간을 가졌다. 질의응답 시간에서는 참여 간호사들이 현장 경험을 바탕으로 한 다양한 의견을 내놓으며 높은 참여도를 보였다. 이날 교육에 참석한 한 간호사는 “지역사회 돌봄통합에 대한 이해를 높일 수 있었고, 실제 현장에서 적용할 수 있는 방향을 구체적으로 고민해 볼 수 있어 유익했다”고 소감을 밝혔다. 경기도간호사회는 향후 지역사회 돌봄통합과 관련된 교육을 지속적으로 운영하며, 간호사의 전문성과 역할 강화를 적극 지원할 계획이다. 김정미 경기도간호사회장은 “이번 교육은 간호사들이 지역사회 통합돌봄의 흐름을 이해하고, 병원과 지역사회를 잇는 연속적 돌봄 서비스를 제공하는 전문가로서의 역량을 강화하는 계기가 될 것”이라고 말했다.

아인병원 이진욱 센터장, 美 학회서 ‘갑상선 로봇수술’ 신기술 발표

이진욱 아인의료재단 아인병원 갑상선암센터 센터장이 최근 미국에서 열린 저명 학회인 내분비수술 국제혁신기술학회(ISITES 2026)에 국내 유일 초청자로 참석했다. 이 센터장은 이번 학회 ‘제8회 부갑상선 형광 수술 심포지엄’ 세션에서 발표를 했다. 22일 아인병원에 따르면 미국 워싱턴 DC 조지 워싱턴 의과대학에서 최근 열린 내분비수술 국제혁신기술학회는(ISITES·International Society of Innovative Technologies for Endocrine Surgery) 전 세계 내분비외과 및 의공학 분야 전문가들이 참여해 갑상선과 부갑상선 수술에 적용되는 최신 기술과 수술 장비를 연구하고 공유하는 국제 학회다. 이번 심포지엄 세션에서는 갑상선 수술 중 부갑상선을 안전하게 보존하기 위한 다양한 형광 수술 기술을 공유했다. 이진욱 센터장은 세계 최초 개발한 SPRA(한쪽 유륜을 통한 갑상선암 로봇수술) 과정에서 적외선 형광 조영술을 활용해 부갑상선 주변 혈관을 확인하고 보존하는 최신 수술 기법을 발표했다. 로봇 수술 중 혈관 조영제를 이용해 부갑상선 주변 혈관을 확인하면서 수술을 진행할 경우, 부갑상선 기능 저하증 발생을 현저히 줄일 수 있다는 연구 결과도 함께 발표했다. 이진욱 센터장은 “앞으로도 국제 학회와의 교류를 통해 최신 수술 기술을 지속적으로 연구하고, 이를 임상에 적용해 환자들에게 보다 안전한 치료를 제공하도록 노력하겠다”고 말했다.

경기도 건강실천 1위 광명... 흡연율 최저는 용인수지

경기도민의 주요 건강행태 지표인 건강생활실천율이 지난해 38.9%를 기록하며 전년도 40.7%보다 소폭 하락했다. 전국 중앙값 32.2%보다는 높게 나타났다. 경기도는 22일 도내 48개 보건소에서 실시한 ‘2025년 지역사회건강조사’의 주요 결과를 발표했다. 지역사회건강조사는 지역주민의 건강수준과 건강행태를 파악하기 위해 매년 실시하는 국가 승인 통계조사다. 2025년 조사는 5월16일부터 7월31일까지 표본가구로 선정된 만 19세 이상 성인을 대상으로 조사원이 가구를 방문해 일대일 면접 방식으로 진행됐다. 조사 항목은 흡연, 음주, 신체활동, 영양 등 건강행태와 고혈압, 당뇨병 등 만성질환을 포함한 전국 공통 조사표(19개 영역 169개 문항)와 경기도 지역의 특성을 반영한 지역 선택 조사표(4개 영역 14개 문항)로 구성됐으며 도내 성인 4만3천637명이 조사에 참여했다. 이번 결과는 경기도 지역선택 지표를 포함한 추가 분석을 거쳐 지역의 건강수준을 종합적으로 반영해 발표됐다. 조사 결과 금연, 절주, 걷기를 모두 실천하는 복합지표인 ‘건강생활실천율’이 38.9%로 전국 중앙값 36.1%보다 높은 것으로 나타났다. 다만, 2008년 이후 역대 최고치였던 2024년(40.7%)보다 1.8%포인트 떨어지며 2023년(38.5%)과 비슷한 수준을 보였다. 도내 시군구별로는 광명시가 56.4%로 가장 높았으며 용인시 수지구 52.9%, 성남시 분당구 52.4% 등이 비교적 높은 수준을 보였다. 흡연 영역에서는 ‘남자 현재흡연율’이 28.5%로 전국 중앙값 32.2%보다 낮아 좋은 수준을 보였으며, 시군구별로는 용인시 수지구가 13.3%로 가장 낮았으며 과천시 17.3%, 화성시 동탄 18.1% 등이 비교적 낮은 수치를 나타냈다. 음주 영역에서 ‘월간 음주율’은 전국 중앙값보다 1.2% 높지만 ‘연간 음주자의 고위험음주율’이 14.1%로 최근 3개년 동안 지속적으로 감소하는 추이를 보였으며, 전국 중앙값 15.8%보다 낮았다. 도내에서는 과천시가 5.4%로 가장 낮았다. 정신건강 지표인 ‘우울감 경험률’은 6.6%로 2023년 이후 지속적으로 감소 추세를 보였으나, 전국 중앙값 5.9%보다는 다소 높은 수준이었다. 도내에서는 광명시가 2.1%로 가장 낮은 것으로 조사됐다. 성현숙 도 보건의료정책과장은 “경기도의 주요 건강지표가 전국 대비 양호하게 나타났다”며 “이번 결과를 바탕으로 지역 간 건강 격차를 줄이고 도민의 건강증진을 위한 정책을 추진해 나갈 계획”이라고 전했다.

고개 한쪽으로 기우는 아이, ‘사경’ 조기 치료 중요

신생아의 고개가 한쪽으로 기울어진 채 돌아오지 않는다면 단순한 습관으로 넘겨서는 안 된다. 아이의 목을 바로 세워 줘도 금세 같은 방향으로 다시 돌아가거나 수유할 때마다 한쪽으로만 고개를 두려는 모습이 반복된다면 ‘사경’을 의심해 볼 필요가 있다. 사경이란 아기 머리 위치가 한쪽으로 기울여져 있는 것을 뜻한다. 목 근육의 단축으로 인해 목이 한쪽 방향으로 기울어지고, 한쪽으로 목 회전운동에 제약이 생기면서 고개를 한쪽으로만 바라보는 증상이 생기는 질환이다. 아이가 고개를 한 방향으로만 두려는 경향이 있다면 ‘사경’을 의심해 볼 필요가 있다. 이를 방치할 경우 안면 비대칭 등을 유발할 수 있어 보호자들의 관심이 필요하다. 사경은 흔하지 않아 진단을 받으면 당황스러워 하는 부모들이 많다. 사경은 출생 직후부터 생후 6개월 정도의 아기에게 비교적 흔히 발견되는데, 문제는 사경을 치료하지 않고 성장할 경우 안면 ▲비대칭 ▲사두증 ▲자세 불균형 ▲척추측만증 등으로 이어질 수 있기 때문이다. 가장 흔한 형태는 ‘선천성 근육성 사경’으로 목의 흉쇄유돌근이 경직되면서 나타난다. 목 부위의 근육이 짧아지거나 단단해지면서 움직임이 제한되고 이로 인해 고개를 한 방향으로만 두려는 경향이 생기는 것인데, 목 부위에 멍울이 잡히는 경우가 많다. 이는 임신 중 태아의 자세 이상이나 분만 과정에서의 목 근육 손상과 관련이 있는 것으로 알려져 있다. 또한 출생 이후에 사시와 같은 시각 문제, 경추의 구조 이상 등 다양한 원인에 의해서도 나타날 수 있다. 아이의 고개가 한쪽으로 기울어진 채 돌아오지 않는다면 사경을 의심해 볼 수 있다(AI 생성이미지). 고대 안산병원 제공 진단은 아이의 머리 위치와 목의 움직임, 근육의 긴장 상태를 관찰하고 촉진으로 사경의 정도와 유형을 평가한다. 필요에 따라 초음파 검사로 목 근육의 파열이나 섬유화, 혈종 여부를 확인하거나 엑스레이로 척추 등 뼈 구조의 이상 유무도 살펴본다. 선천성 근육성 사경의 경우 전문의의 진단에 따라 목 근육의 길이를 늘려주는 물리치료를 시행하면 대부분 좋은 결과를 기대할 수 있다. 짧아진 흉쇄유돌근을 늘려주는 스트레칭과 약해진 반대쪽 근육을 강화하는 운동 등을 통해 비대칭을 교정할 수 있지만 이러한 치료에도 호전이 없을 때는 흉쇄유돌근의 길이를 조절하는 수술적 치료를 고려해야 한다. 김기훈 고려대 안산병원 재활의학과 교수는 “사경 치료는 가능한 한 생후 3개월 이전에 시작하는 것이 효과적”이라며 “생후 3~4개월 이후에는 아이가 목을 스스로 가누기 시작하면서 물리치료에 대한 저항이 커질 수 있기 때문”이라고 설명했다. 이어 “치료 과정에서 보호자의 역할도 중요하며, 전문의의 지도에 따라 여러 차례 스트레칭과 자세 교정을 꾸준히 시행하는 것이 치료 효과를 높이는 데 도움이 된다”며 “치료를 통해 일시적으로 사경 증상이 해소돼도 목뼈가 자라면서 재발의 위험이 있어 만 3세까지는 정기적인 검진이 필요하다”고 강조했다. 만일 근육성 사경이 아니라면 정확한 원인을 먼저 파악한 뒤 적절한 치료에 들어가는데, 예를 들어 경추의 구조적 이상이 있다면 그 정도에 따라 보존적 혹은 수술적 치료를 통해 목의 기울어짐을 바로잡고 사시가 원인일 경우에는 안과적 치료를 우선 시행해야 한다.

세종병원 ‘예진 AI챗봇’ 도입…환자중심 디지털진료 혁신 선도

혜원의료재단 세종병원이 생성형 인공지능(AI)을 활용한 ‘예진 AI 챗봇’을 도입하며 환자 맞춤형 진료 환경 구축에 나섰다. 세종병원은 부천세종병원과 인천세종병원 등에 ‘예진 AI 챗봇’ 시스템을 도입해 운영 중이라고 18일 밝혔다. 이번 시스템 도입은 진료 효율성을 높이고 환자 중심의 의료 서비스를 강화하기 위한 디지털 전환의 일환이다. 예진 AI 챗봇은 생성형 AI 기반으로, 환자와의 대화를 통해 진료 전 필요한 정보를 사전에 수집하고 이를 요약해 의료진에게 제공하는 자동화 시스템이다. 환자가 입력하는 자연어 형태의 데이터를 이해하고 질문의 맥락에 맞는 추가 질문을 생성해 보다 심층적이고 체계적인 예진 정보를 확보할 수 있도록 설계됐다. 특히 의료진은 챗봇을 통해 수집된 예진 정보를 다양한 방식으로 확인할 수 있으며, AI가 분석한 진단 및 치료 방향까지 참고할 수 있어 더욱 정밀한 진료가 가능해질 것으로 기대된다. 환자와 AI간 대화 내용과 분석 결과를 함께 확인할 수 있어 환자의 상태를 입체적으로 파악할 수 있는 점도 강점으로 꼽힌다. 예진 결과는 병원 전자의무기록(EMR) 시스템과 자동 연동돼 의료진의 업무 효율을 크게 높였다. 진료 화면에서 AI 예진 요약 내용을 즉시 확인할 수 있도록 구성됐으며, 간호 메모와 전달 시스템에도 연동돼 진료 과정 전반의 편의성을 강화했다. 세종병원은 환자 개인정보 보호와 의료기록 관리 기준도 철저히 반영했다. AI 예진 내용은 진료 다음 날 자동 삭제되도록 설계해 개인정보 보호 수준을 한층 강화했다. 세종병원 관계자는 “예진 AI 챗봇 도입으로 의료진의 진료 준비시간을 줄이고 환자의 증상과 상태를 더 정확히 파악할 수 있어 전반적인 진료의 질이 향상될 것으로 기대된다”고 밝혔다. 박진식 이사장은 “예진 AI 챗봇은 환자와 의료진 모두에게 도움이 되는 디지털 진료 지원 시스템”이라며 “앞으로도 AI 등 첨단 기술을 적극 활용해 효율적이고 환자 중심적인 의료 서비스를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 강조했다. 이번 시스템 도입은 세종병원이 ‘디지털 전환을 통한 미래 의료 선도’라는 비전을 구체화한 사례로, 스마트 의료 환경 구축과 환자 만족도 향상에 크게 이바지할 것으로 기대된다.

경기도한의사회, '학교주치의사업' 참여 의사 교육 성료

경기도한의사회(회장 이용호)가 경기도 학교주치의사업을 앞두고 한의사 교육을 성공적으로 마쳤다. 17일 경기도한의사회는 ‘2026 경기도 찾아가는 학생건강증진센터 학교 의사·약사 지원사업’에 참여하는 한의사 150여 명을 대상으로 교육을 실시하고 한의사 학교주치의 활동을 시작한다고 밝혔다. ‘2026 경기도 찾아가는 학생건강증진센터 학교 의사·약사 지원사업’은 초·중·고등학교 교사·학생·학부모 등 학교구성원에 교육·연수·자문을 지원하고 응급상황 대응 능력을 키워 학생 건강지도에 실질적으로 기여할 수 있도록 도 교육청이 추진하는 사업이다. 경기도한의사회는 지난 15일 대한한의사협회 대강당에서 참여 한의사를 대상으로 교육을 진행했다. 교육은 ▲구성애 아우성센터 소장의 ‘학생대상 성교육 트렌드 및 유의사항’ ▲이승환 서울시한의사회 교의운영위원장의 ‘서울시 교의사업 진행사항 공유’ ▲김남희 서울시한의사회 교의운영위원의 ‘서울시 교의사업 사례 공유’ ▲민상준 경기도한의사회 교의운영위원장의 ‘교의사업 실무 강의’ 등 총 4강으로 진행됐다. 첫 번째 강사로 나선 구성애 아우성센터 소장은 학생 대상 성교육을 단순한 지식 전달이 아닌 관계·발달·건강 중심으로 재구성하고 현장 질문 기반의 맞춤형 교육과 함께 전인적인 관점에서 읽는 접근이 필요하다고 강조했다. 이에 구 소장은 이번 사업의 핵심 과제로 ▲질문 중심의 현장형 교육 ▲발달단계별 맞춤 교육 ▲디지털 성문화 대응 역량 강화 △성적 동의·경계 교육 강화 ▲정신건강·자아존중감 회복 △남자 한의사 성교육 강사 확충 ▲한의학의 전인적 학생건강 관리 모델 접목 등을 제시했다. 이어 이승환 서울시한의사회 교의운영위원장은 한의학의 특성을 살린 체험형 프로그램으로 학생들의 흥미 유발과 참여 유도를 제언했다. 또한 학생·교사·학부모를 대상으로 실시한 인식조사에서 학생들이 가장 듣고 싶은 주제로 ▲스트레스 ▲대인관계가 선정된 것을 근거로 “교의사업이 학생 정신·생활 관리까지 포괄하는 방향으로 확대될 필요가 있다”고 강조했다. 3강에서 김남희 서울시한의사회 교의운영위원은 효과적인 학교 교육 방식으로 ▲대면 수업 ▲학급 단위 강의 ▲체험 중심 프로그램 등을 제안한 데 이어 ▲강의 전 강사의 텐션 높이기 ▲아이스브레이킹 활용 ▲칭찬을 통한 분위기 형성 ▲의사 가운 착용 ▲적절한 선물 활용 등을 소개했다. 김 위원은 “학생들은 약물·중독·생활습관 문제 등 다양한 건강 위험 환경에 노출돼 있는 만큼 한 번의 강의라도 학생들의 삶의 방향을 바꿀 수 있다는 마음으로 임하는 것이 중요하다”고 말했다. 마지막 강의에서 민상준 경기도한의사회 교의사업위원장은 사업 참여 절차를 안내하며 향후 학교 보건 영역에서 한의사의 역할 확대 필요성을 강조했다. 민 위원장은 “정신·육체의 조화를 중시하는 한의학의 원리를 바탕으로, 심신 안정과 자아 발견을 돕는 예방 중심 건강관리 역할이 이뤄질 것”이라며 “참여 한의사들이 전문성을 바탕으로 사명감과 책임감, 자부심을 가지고 청소년의 건강한 성장과 미래를 지원하는 중요한 역할을 해주길 바란다”고 말했다. 이날 경기도한의사회는 교육 강사진에 대한 감사장을 전달하고 강의를 마치고 교육 수료자에 대한 교의 위촉장을 전달했다. 이용호 회장은 “경기도 학교주치의사업은 학생들 뿐만 아니라 학부모, 선생님들을 대상으로 진행하는 교육으로 가정과 학교에서 생활습관 개선에 도움이 될 것으로 기대한다”며 “건강교육을 통해 한의학이 낯선 의료가 아니라 생활 속 건강관리의 친근한 의료로 다가가기를 기대한다”고 말했다.

고대 안산병원 이수교 교수팀, 대화 기반 AI 중증도 분류 모델 최초 개발

고려대 안산병원 응급의학과 소속 이수교 교수와 고려대 의대 통일한국보건의학연구소 소속 정수민 교수 연구팀이 응급실 환자와 의료진의 대화를 학습해 환자의 중증도를 분류하는 인공지능(이하 AI) 모델을 개발했다. 연구팀은 ‘Development of BERT-based large language models for emergency department triage using real-world conversations’ 연구를 통해 실제 응급실 대화를 기반으로 한 AI 모델 개발, 성능을 평가한 결과 ChatGPT보다 높은 정확도를 확인했다고 16일 밝혔다. 응급실에서는 환자 상태를 빠르게 평가, 치료 우선 순위를 정하는 중증도 분류가 중요하다. 특히 정확한 중증도 분류는 환자의 생존율과 직결될 뿐 아니라 제한된 응급 의료 자원을 효율적으로 배분하는 데 필요한 핵심 과정이다. 극내에서는 KTAS(한국형 응급환자 분류도구)를 사용하며 ▲심정지 ▲의식 변화 ▲심각한 호흡곤란 ▲쇼크 징후 ▲대량 출혈 ▲극심한 통증 등 생명을 위협하는 증상을 보이는 환자는 즉시 KTAS 1~2단계로 분류돼 면담 절차 없이 소생술과 응급 처치를 받는다. 하지만 실제 현장에서는 생명에 위협은 없지만 의료적 처치가 필요한 KTAS 3단계 환자와 비교적 경증인 KTAS 4~5단계 환자를 구분하는 과정이 까다로워 이 단계의 분류는 검사 수치나 명확한 증상보다 환자와의 면담 내용, 증상의 경과, 통증의 양상 등 세밀한 임상적 판단에 의존하기 때문이다. 그동안 ClinicalBERT와 같이 의료 분야에 특화된 AI 모델을 활용한 중증도 분류 연구도 진행돼 왔으나 기존 모델들은 실제 응급실 대화가 아닌 요약된 임상 시나리오나 구조화된 환자 사례를 기반으로 학습된 경우가 많아 실제 임상 환경을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 이러한 문제 해결을 위해 연구팀은 실제 응급실 의료진과 환자의 대화를 기반으로 중증도를 판단하는 AI 모델을 개발하고 그 성능을 검증해 왔는데, 연구에는 국내 3개 상급종합병원 응급실에서 수집된 총 5천244건의 임상 대화 데이터가 활용됐다. 이 데이터는 ▲중증도 분류 ▲진료 ▲투약 및 검사 ▲검사 결과 설명 및 퇴원 등 네 단계로 구성돼 있으며, 이 가운데 중증도 분류 단계의 대화 1천57건을 선별해 사용했다. 검증 결과 연구팀이 개발한 ‘응급실 대화 기반 중증도 분류 AI 모델’은 정확도 75.94%를 기록, ChatGPT(56.68%)와 ClinicalBERT(69.42%)보다 높은 성능을 보였으며, 특히 긴급 환자를 놓치지 않고 식별하는 능력을 의미하는 재현율은 0.9610으로 ChatGPT(0.5352)보다 크게 높았다. 재현율 0.9610은 실제 긴급 환자 중 약 96% 이상을 정확히 찾아냈음을 의미한다. 이번 연구는 의료정보학 분야 국제학술지 ‘Journal of the American Medical Informatics Association(JAMIA)’에 게재됐다. 이수교 교수는 “이번 연구는 응급실 현장에서 오가는 실제 대화를 별도의 요약 및 가공 과정 없이 학습해 환자의 긴급도를 파악할 수 있는 최초의 AI모델”이라며 “짧은 시간 내에 환자의 상태를 판단해야 하는 응급실 현장에서 효과적인 임상 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있을 것”이라고 기대감을 전했다.

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