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

6만여 건 응급실 데이터 기반… 증상 표현을 의학 용어로 실시간 변환

칠곡경북대학교병원 응급의학과 김창호 교수 연구팀은 응급 현장에서 환자가 호소하는 모호한 일상 표현을 정확한 의학 용어로 실시간 변환해 주는 응급 의료 특화 AI 모델 ‘SymptoMatch(심토매치)’를 개발했다고 4일 밝혔다. 

본 연구는 김창호 교수(칠곡경북대학교병원)를 중심으로 서정록(경북대학교), 김찬호(경북대학교), 김원화 교수(칠곡경북대학교병원), 김성중 교수(조선대학교병원), 고은실 실장(중앙응급의료센터), 김재일 교수(경북대학교) 등 다기관 협력을 통해 수행됐다.

이번 연구는 환자의 주관적인 일상 표현을 신속·정확한 표준 의학 용어로 변환하여 응급 처치의 골든타임을 확보하기 위해 추진됐다. 응급 환자들은 “땅이 솟아오르는 것 같다”거나 “가슴이 조인다”와 같이 모호한 표현을 사용한다. 이를 의료진이 사용하는 ‘현훈(Vertigo)’이나 ‘흉통(Chest Pain)’ 등으로 즉각 치환하는 것은 정확한 중증도 판단과 처치 속도를 결정짓는 핵심 요소다. 그러나 기존의 키워드 검색 방식은 정확도가 낮았고, 일반적인 거대언어모델(LLM)은 의료 전문성 부족과 느린 응답 속도로 인해 긴박한 응급 현장 적용에 제약이 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 실제 응급실 기록(EMR)과 통합 의학 언어 시스템(UMLS)을 기반으로 약 6만여 건의 고도화된 한국어 의료 데이터를 구축했다. 특히 환자의 표현과 의학 용어를 상호 예측하며 학습하는 ‘양방향 학습’과 미세한 증상 차이를 식별해내는 ‘오답 학습(In-batch Negative Sampling)’ 기법을 적용해 모델의 정교함을 높였다. 그 결과, SymptoMatch는 GPT-4와 같은 최신 거대 모델보다 더 높은 의학 용어 매칭 정확도를 기록했으며, 적은 파라미터로도 고성능을 발휘해 컴퓨팅 자원이 제한된 응급 현장에서도 실시간 운용이 가능하다는 점을 입증했다.

특히 이번 연구 성과는 의료 AI 전문 기업 빔웍스(BeamWorks)와의 협력을 통해 실제 응급 의료 체계에 적용되어 그 실효성을 증명하고 있다. 칠곡경북대병원과 빔웍스는 해당 모델을 탑재한 ‘응급똑똑’ 앱을 개발하여 대구시 소방상황센터에 도입 및 활용할 수 있도록 구축했다. 이 시스템은 구급대원이 현장에서 환자의 호소를 입력하면 AI가 이를 즉시 표준 의학 용어로 변환해줌으로써, 정확한 중증도 분류(KTAS)와 초기 판단을 돕는 실무 보조 도구로 기능하고 있다.

이 연구결과는 IEEE Xplore에 게재되었다.