한림대춘천성심병원이 의료 취약지를 겨냥한 인공지능 전환(AX)에 고삐를 죈다. 지역내 전문의 부족으로 응급 환자 이송·처치가 지연되는 고질적 문제를 AI 기술로 돌파하겠다는 구상이다. 초고령화 지역은 뇌경색·지주막하출혈 등 노인성 뇌질환 부담이 가파르다.
이재준 한림대 춘천성심병원 병원장은 “AI 기반 정밀진단과 응급 대응 체계로 뇌신경계 질환의 중증화율을 낮추고, 지역 간 의료격차를 해소하는 것이 목표”라고 말했다.
뇌질환 치료 관건은 시간이다. 전문의 부재로 진단·전원이 지연되면 환자 생존율은 떨어지고 후유장애는 커진다. 특히 강원권역은 지리적으로 전문의가 부족한 취약지가 흩어져 있어 응급 환자 골든타임 확보가 숙제로 꼽혀 왔다.
병원이 선택한 돌파구는 '뇌출혈 비대면 협진 플랫폼'이다. 취약지 병원이 환자 CT 영상을 클라우드에 올리면 AI가 이를 실시간 판독한다. 진단 리포트 생성·거점병원 전문의와 비대면 협진이 물흐르듯 이어진다.
이 병원장은 “신경외과 전문의가 없는 병원도 영상만 올리면 거점병원 판단을 받아 전원 여부를 신속히 결정할 수 있는 구조”라며 “개별 병원 영상저장시스템(PACS)에 AI를 따로 구축할 필요가 없어 확장성도 높다”고 설명했다. 강원·전남·제주 등 전국 의료취약지에 200례 이상 적용해 실효성·안전성을 입증했다는 게 그의 설명이다.
플랫폼 강화를 위해 미국 매사추세츠 의과대학 병원과 현지 실증 연구에도 돌입했다. 최근 현지 기관생명윤리위원회(IRB) 승인을 마쳤다. 글로벌 확장과 함께 응급 상황 대응 기술 고도화도 병행한다. 지난 4월 보건복지부 연구중심병원 도약지원사업(C-LINK) 선정으로 'AI 에이전트' 개발에도 돌입했다.
그는 “환자 CT·임상정보를 실시간 분석해, 전문인력이 부족한 야간 응급 상황의 진단·중증도 분류를 돕는 구조”라며 “같은 사업에서 음성·안면·뇌파·멀티모달 데이터로 인지기능을 정량화해 조기 선별에 활용하는 기술도 개발하고 있다”고 전했다.
비용 장벽을 낮추는 연구도 병행 중이다. 일반 검사 데이터를 기반으로 고가 양전자방출단층촬영(PET) 영상을 합성해 알츠하이머 조기 진단을 돕는다. 환자 뇌혈관 등을 가상공간에 구현하는 '메디컬트윈'을 통해 맞춤형 수술 계획·시뮬레이션 활용도 노린다. 이 병원장은 “거주지와 무관하게 균등한 서비스를 제공하는 지역완결형 스마트 보건의료 체계를 구축하는 것이 목표”라고 강조했다.
물론 진정한 스마트 보건의료 체계 구축을 위한 과제도 뚜렷하다. AI가 뇌출혈을 신속하게 판독하더라도, 실제 응급 수술을 집도할 지역 내 필수의료 인력이 없다면 '골든타임 사수'는 반쪽짜리에 그칠 수밖에 없다. 취약지 병원의 빠른 진단이 거점병원의 즉각적인 수술로 이어지는 실질적인 인프라 확충과 인력 유지가 '지역완결형 스마트 보건의료 체계' 완성의 진정한 시험대가 될 전망이다.
이와 관련해 이 병원장은 “우수한 연구인력이 지역에 정착해 안정적으로 연구를 하도록 관련 인프라 완성에 심혈을 기울일 것”이라며 “지역에서 축적한 연구역량이 다시 의료혁신과 산업 발전으로 연결되는 지속 가능한 연구생태계를 완성하겠다”고 전했다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
