칠곡경북대병원 김창호 교수 연구팀, 응급 현장 특화 AI ‘SymptoMatch’ 개발

칠곡경북대학교병원 김창호 교수

대구 지역 의료진이 응급 현장의 ‘언어 장벽’을 허무는 인공지능(AI) 기술을 개발해 주목받고 있다.

칠곡경북대학교병원 응급의학과 김창호 교수 연구팀이 환자가 호소하는 모호한 일상 표현을 표준 의학 용어로 실시간 변환하는 응급 의료 특화 AI 모델 ‘SymptoMatch(심토매치)’를 개발했다. 해당 연구 성과는 세계적 학술 데이터베이스인 IEEE Xplore에 게재됐다.

이번 연구는 김창호 교수를 중심으로 경북대학교, 조선대학교병원, 중앙응급의료센터 등 다기관이 참여한 협력 프로젝트로 진행됐다. 다양한 기관의 전문 인력이 참여해 응급 의료 현장의 실제 문제 해결에 초점을 맞췄다.

연구팀은 응급 상황에서 환자가 사용하는 “땅이 솟아오르는 것 같다”, “가슴이 조인다”와 같은 주관적이고 비정형적인 표현이 정확한 중증도 판단을 지연시키는 문제에 주목했다. 

이러한 표현을 각각 ‘현훈(Vertigo)’, ‘흉통(Chest Pain)’ 등 표준 의학 용어로 신속히 변환하는 것은 환자의 생명을 좌우할 수 있는 ‘골든타임’ 확보에 핵심 요소로 꼽힌다. 그러나 기존 키워드 기반 검색 방식은 정확도가 낮고, 일반 거대언어모델(LLM)은 의료 특화성이 부족하거나 응답 속도가 느려 실제 응급 현장 적용에 한계가 있었다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 실제 응급실 전자의무기록(EMR)과 통합 의학 언어 시스템(UMLS)을 기반으로 약 6만 건 규모의 한국어 의료 데이터를 구축했다. 특히 환자 표현과 의학 용어를 상호 예측하는 ‘양방향 학습’과 유사하지만 다른 증상을 구별하는 ‘오답 학습(In-batch Negative Sampling)’ 기법을 적용해 모델의 정밀도를 높였다.

그 결과, SymptoMatch는 최신 거대 AI 모델인 GPT-4보다 높은 의학 용어 매칭 정확도를 기록했으며, 상대적으로 적은 파라미터로도 고성능을 구현해 컴퓨팅 자원이 제한된 응급 현장에서의 실시간 활용 가능성을 입증했다.

이번 기술은 실제 현장 적용 단계에도 들어섰다. 의료 AI 기업 BeamWorks와의 협력을 통해 개발된 ‘응급똑똑’ 앱은 대구시 소방상황센터에 도입됐다. 구급대원이 현장에서 환자의 증상을 입력하면 AI가 즉시 표준 의학 용어로 변환해, 한국형 중증도 분류 체계(KTAS)에 기반한 신속하고 정확한 초기 판단을 지원한다.

김창호 교수는 “이번 연구는 환자의 다양한 임상 표현을 AI를 통해 정교한 컴퓨터 언어로 구현할 수 있음을 보여준 중요한 성과”라며 “앞으로도 병원과 대학, 기업 간 협력을 강화해 응급 의료 현장에서의 활용도를 높이고 환자 안전과 신속한 처치를 위한 연구를 지속해 나가겠다”고 밝혔다.