고려대 안산병원 이수교 교수팀, 심폐소생술 1,889건으로 학습한 제세동 리듬 예측 AI 논문

이 소식을 한 줄로 요약하면?

이수교 교수 연구팀이 실제 심폐소생술 1,889건의 데이터로 제세동이 필요한 심장 리듬을 가려내는 AI를 만들어 「Resuscitation」에 논문을 실었어요.

부모를 위한 핵심만 쏙쏙

• 연구팀은 응급의학과 이수교 교수와 중점연구사업단 정수민 연구교수예요.
• 2019년 9월부터 2024년 2월까지 고대안산병원에서 진행된 심폐소생술 1,889건의 데이터를 썼어요.
• AI의 충격필요리듬 예측 성능(AUROC)은 0.8672였어요.
• 연구는 2024년 6월 국내 특허로 가출원됐고, 서울대병원·전남대병원 등과 후속 연구를 계획했어요.

이런 소식이 전해졌어요

고려대학교 안산병원에 따르면 연구팀은 「인공지능을 활용한 심폐소생술 중 제세동 가능 리듬 분석」 논문을 응급의학 분야 학술지 「Resuscitation」에 게재했어요.

1,889건의 심폐소생술로 AI를 가르쳤어요

심정지 환자를 살리려면 질 높은 심폐소생술을 이어 가면서 최대한 빨리 제세동을 해야 해요. 하지만 그 전에 제세동이 필요한 리듬인지 심전도로 확인해야 하고, 그동안 가슴압박이 멈춰요. 병원 보도자료는 병원 안에서는 최대 10초, 병원 밖에서는 최대 수십 초간 압박을 멈추게 되고, 멈추는 시간이 길수록 생존율이 낮아진다고 설명해요.

연구팀은 2019년 9월부터 2024년 2월까지 고대안산병원에서 진행된 심폐소생술 1,889건의 데이터를 모아 가슴압박을 멈춘 상태의 리듬을 뽑아냈어요. 이를 충격필요리듬과 아닌 리듬으로 나눠 1차원 합성곱 신경망으로 AI에 학습시켰어요. 이 기법은 의료 생체 신호에 쓰면 실시간 처리가 가능해 활용성이 높다고 해요.

학습 결과 충격필요리듬을 예측하는 성능은 AUROC 0.8672였어요. AUROC는 1에 가까울수록 예측을 잘한다는 뜻이에요.

앞으로의 계획

이 교수는 「이번 연구는 심폐소생술에 인공지능 기술 도입이라는 새로운 패러다임을 제시한 연구이자 병원 현장 데이터를 활용한 전 세계 최초의 연구」라며 「심전도 분석으로 인한 흉부 압박 중단 없이 제세동이 필요한 리듬을 예측할 수 있는 만큼 상용화 시 환자 소생에 큰 도움이 될 것」이라고 밝혔어요.

연구팀은 서울대병원, 전남대병원 등과 협업해 더 많은 데이터를 모으고 AI를 다시 설계해 정확도를 높이는 후속 연구를 계획했어요. 연구는 2024년 6월 국내 특허로 가출원됐어요.

집에서 할 수 있는 준비, 심폐소생술 배우기

병원 안의 AI가 아무리 좋아져도, 병원 밖에서 쓰러진 사람을 살리는 첫걸음은 곁에 있는 사람의 가슴압박이에요. 연구팀이 줄이려는 「가슴압박이 멈추는 시간」은 우리가 배워 둘 때도 똑같이 중요해요.

• 대한심폐소생협회 누리집 교육안내에서 일반인 기초·심화 과정을 신청할 수 있어요.
• 가까운 소방안전체험관에서도 응급처치를 체험해 볼 수 있어요. 소방청 소방안전교육 플랫폼에서 지역별로 찾을 수 있어요.
• 아이를 위한 심폐소생술은 나이에 따라 방법이 달라요. 아래 어린이·영아 심폐소생술 글에서 순서를 확인해요.

FAQ - 이런 게 궁금하실 것 같아요!

논문은 어느 학술지에 실렸나요?

응급의학 분야 학술지 「Resuscitation」에 「인공지능을 활용한 심폐소생술 중 제세동 가능 리듬 분석」 논문으로 실렸어요.

AI는 어떤 데이터로 학습했나요?

2019년 9월부터 2024년 2월까지 고대안산병원에서 진행된 심폐소생술 1,889건의 데이터로 학습했어요.

이 연구는 이후 어떻게 이어졌나요?

2025년 대한응급의학회 추계학술대회에서 대한심폐소생협회 젊은연구자상을 받는 연구로 이어졌어요.

마무리하며

한 병원에서 몇 년 동안 쌓인 심폐소생술 기록이 다음 환자를 살리는 기술로 돌아오고 있어요. 가슴압박을 멈추는 몇 초를 줄이려는 이 연구가 실제 응급 현장에서 쓰이는 날을 기대해 볼게요.