AI기반 의료기술을 통해 중증 심혈관계 질환자의 생존율을 높이는 등 제주형 중증응급 대응체계 구축이 본격화된다.

제주대학교병원(병원장 최국명)과 서귀포의료원은 22일 오후 제주오리엔탈호텔에서 AI기반 중증응급 심혈관계질환자의 이송체계 구축을 주제로 ‘제주형 중증응급 이송·전원 및 진료협력 워크숍’을 진행했다. 

제주대학교병원은 권역책임의료기관으로서 ‘AI기반 중증응급 심혈관계질환자 이송체계 구축’ 사업을 추진하고 있다. 

이날 워크숍에서 최국명 제주대학교병원장은 “구급대가 이송과정에서 AI 분석시스템 등을 통해 심전도를 실시간으로 분석해 중증도를 판단하고, 병원으로 전송해 도착 즉시 치료를 시작할 수 있는 것이 ‘제주형 중증심혈관계 질환자의 골든타임 확보 프로젝트’의 핵심”이라고 강조했다.

조상범 제주특별자치도 안전건강실장은 “인공지능 기반의 신속하고 정확한 환자 분류·이송·진료 연계 시스템은 환자에게는 더 안전한 치료를, 의료기관에는 더 효율적인 자원 활용을 가능하게 할 것이다”고 기대했다.

김중희 분당서울대학교병원 응급의학과 교수는 ‘AI기반 심전도 분석 디지털 디바이스(ECG Buddy)’ 주제 발표를 했다.

AI기반 심전도 분석 의료기술인 ‘ECG Buddy’는 리듬 분류 보조 기능을 통해 동성 리듬, 심방세동, 발작성 심실상성 빈맥 등 11개 항목을 정확히 판별한다.

김중희 교수는 “‘ECG Buddy’ 통한 심전도를 분석한 결과, 포괄적이고 직관적인 평가를 할 수 있으며, 오진을 최대한 방지할 수 있고, 놓치면 안되는 질환을 확인할 수 있다”고 강조했다.

송성욱 제주대학교병원 응급의료센터장은 ‘심혈관계 응급 이송체계 고도화를 위한 AI기반 심전도 도구 적용’이라는 주제발표에서 “병원 전 단계에서 12유도 심전도를 분석하는 것이 환자의 생존율을 높이는데 결정적인 도움이 된다”며 “AI 분석 결과를 통해 환자가 적절한 치료를 받을 수 있는 병원으로 바로 이송되면 환자의 예후가 크게 개선된다”고 설명했다.

이날 워크숍에서 양준환 제주소방서 119재난대응과 소방장은 ‘병원 전 단계 AI-ECG 적용 119구급대 사용 경험 및 피드백’을, 홍원표 국립중앙의료원 중앙응급의료센터 팀장은 ‘AI-ECG 활용 스마트 의료지도 시범사업’을 발표했다.