메디플렉스 세종병원 응급의학과 권준명(사진) 과장 연구팀은 기존 체계보다 1.5배나 정확하게 응급환자의 중증도를 예측 평가, 적절히 대처할 수 있는 인공지능 기반 새 응급환자 중증도 분류법 ‘DTAS’를 개발했다고 17일 밝혔다.
DTAS는 국내 병원 응급실 방문 환자 1200만
명의 자료를 바탕으로 중증도를 분류했다. 기존의 한국형 중증도 분류도구(KTAS)보다 정확도가 1.5배나 높은 것으로 확인됐다.
연구결과 무엇보다 응급실 방문 환자의 나이, 성별, 주 증상, 외상 여부, 초기 활력징후 등 기초 정보만 갖고도 사망 위험성, 집중치료 및 입원치료 필요성 여부 등을 정확하게 예측할 수 있는 것으로 밝혀졌다.
기존 KTAS의 경우 통증의 정도 등 주관적인 기준을 사용하고 수작업으로 일일이 계산해야 했기 때문에 시간이 많이 들고 의료진마다 편차가 있으며, 구급 단계에서는 적용할 수 없다는 단점이 있었다.
DTAS는 KTAS의 이 같은 단점을 일거에 해소했다. 환자 이송 중에도 적용이 가능하며, 입력 후 즉시 중증도를 계산해 편리하다.
연구결과는 미국공공도서관이 발행하는 국제 학술지 ‘PLoS ONE' 10월호에 게재됐다.
이기수 의학전문기자 kslee@kmib.co.kr
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