응급 수송 및 의료 프로세스 개선에 관한 연구: 커넥티드카를 중심으로

2016년부터 2019년 상반기까지 전국 권역응급의료센터 및 지역응급의료센터 방문환자 추이를 통해 우리나라 응급 수송과 의료 체계의 실태를 살펴보면 100명 중 53명이 경증환자에 속한다. 나머지 47명 환자 중 7명이 중증환자이고, 나머지 40명은 중증의심환자로 구성되어 있다. 전국 36개 권역응급의료센터 중 13개 센터에서 경증 환자 비율이 절반 이상이며, 심지어 지역응급의료센터 중에서는 전체 환자의 90%를 경증 환자가 차지하는 병원도 있는 것으로 나타났다. 이처럼 고질적인 응급실 과밀화 문제보다 응급실로 경증 환자들이 밀집하여, 당장 치료가 필요한 중증환자들이 생명 을 위협받고 있는 심각한 상황이 초래되고 있다(김상희, 2019). 특히 119 구급차를 이용해 응급실을 방문한 환자 중 중증 응급환자 비율은 18.2%에 불과하며, 사실상 응급실을 찾을 필요가 없는 환자가 스스로 방문하거나 구급차를 타고 오는 경우가 많았고, 법률적으로 ‘구조ㆍ구급 요청의 거절’을 할 수 있는 상황을 명시하고는 있으나, 신고에 의존하여 상황을 판단하기는 어렵기 때문에 선 출동 후 인근 병원에 환자를 이송하여 진료하는 과정을 거치고 있다. 더욱 큰 문제는 이송된 병원에 적합한 진료과가 없거나 전문의 부재, 병상 부족, 의료 장비 낙후 등의 이유로 타 병원으로 재이송 되는 경우에 있는데, 2015년부터 2017년까지 유사 사례는 3만 3천 건 이상으로 재이송 된 환자의 사망률은 약 4배나 상승하였다(조동찬, 2019). 현대자동차는 엠디고(MDGo)와 커넥티드카(Connected Car) 의료서비스를 공동 개발 중이다. 이는 의료진이 자동차 사고 부상자에게 초기 의료서비스를 제공하는 데 도움을 주는 서비스로, 인공지능(AI)이 충돌 사고 발생 시 차량의 센서에서 수집한 데이터를 분석해 실시간으로 탑승객의 부상위치·외상 정도를 보여주는 리포트를 생성한 뒤 즉각 병원·구급차에 전달해 사고 현장에서 최적의 응급 치료를 지원할 수 있게 한다(문희철, 2019). 본 연구는 국내 응급 수송 및 의료 프로세스의 문제점 해결을 위해 병원에 도착하기 이전 구급차 내에 탑재된 인공지능으로 환자의 증상, 심각성과 종류를 최대한 분류하고, 인근 병원 중 유사 증상을 가진 환자가 내원하였을 때 치료 가능성이 높은 곳을 선별하여 재이송 발생률을 감소시키는 데 초점을 맞추었다. 또한 선별된 병원으로 이동하는 최적 경로를 파악하고 응급실에 당도하기 전 의료진에게 환자의 상태를 미리 전송하여 중증 환자를 위한 골든타임을 확보하는 데 기여하고자 한다.