STEG, 아주대학교병원 권역외상센터에 AI 플랫폼 'AIRNET' 구축 작성일 10-15 60 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 음성·영상·CT 분석 기술 통합... 환자 이송부터 처치까지 전 과정 연결<br>119 소방 재난망 연계로 헬기 출동과 환자 이송 시간 평균 10분 단축</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2A08P2IkO6"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ba83d05fbf6bd656467707733354be0d83c2fad8673b386aa81ca273bbd30cd7" dmcf-pid="Vcp6QVCEr8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="STEG가 아주대학교병원 권역외상센터에 구축한 AI 기반 중증외상 전주기 케어시스템 'AIRNET' 화면.(사진 제공=STEG)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/etimesi/20261015093716376bgod.png" data-org-width="700" dmcf-mid="9Ep6QVCEwP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/etimesi/20261015093716376bgod.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> STEG가 아주대학교병원 권역외상센터에 구축한 AI 기반 중증외상 전주기 케어시스템 'AIRNET' 화면.(사진 제공=STEG) </figcaption> </figure> <p contents-hash="882d145e40b8d68e9cc88db1618bc6e7975d37b5addc03eb8178da7072e022d0" dmcf-pid="fkUPxfhDE4" dmcf-ptype="general">에스티이지(STEG·대표 임현길)는 아주대학교병원 권역외상센터의 인공지능(AI) 기반 중증외상 전주기 케어시스템 'AIRNET(AI Resuscitation Network Establishment for Trauma)' 구축을 마쳤다고 15일 밝혔다.</p> <p contents-hash="8eb3394b4de66e1c5002f1b51c82379fa2d830e9677d2121aaa565551d12006b" dmcf-pid="42mX5WRfrf" dmcf-ptype="general">아주대학교병원 권역외상센터는 우리나라를 대표하는 중증외상 치료기관이다. 전국에서 가장 많은 중증외상환자를 진료하며 국내 중증외상 진료 체계의 발전을 이끌고 있다. 이번 AIRNET 구축을 통해 세계적 수준의 현장 대응 체계를 더욱 강화했다.</p> <p contents-hash="c5a9b503a5f6710d515aa467373a305631f6161b068ee19711a35a7b5634b11c" dmcf-pid="8VsZ1Ye4sV" dmcf-ptype="general">AIRNET은 사고 현장의 음성정보 분석부터 환자 이송과 처치, CT 분석, 수술 및 병상 현황까지 중증외상 환자 대응의 전 과정을 하나의 플랫폼으로 연결하는 시스템이다. STEG는 이번 구축에 약 20년간 자체 기술로 개발해 온 이진 비즈니스 플랫폼(EBP: E-GENE BUSINESS PLATFORM)을 기반으로 전자의무기록(EMR), 영상저장시스템(PACS) 등에서 생성되는 데이터를 다양한 AI 기술과 결합해 응급의료 현황을 한 화면에서 관리할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="0fb9912c8f8771d84f05796fbe872cae1469d473c623cd6044ead33a91008920" dmcf-pid="6fO5tGd8w2" dmcf-ptype="general">응급사고 발생 시에는 구급대원이 전달하는 환자의 생체 징후와 사고 경위, 손상 부위 등의 음성 정보를 음성합성(STT( 기술로 실시간 전환·요약하며, 구급대원과 의료진, 헬기 이송팀 등에 동일한 정보를 제공함으로써 신속한 판단과 대응을 지원한다.</p> <p contents-hash="6543032aeada9a1269b749de1a3c2dc0992949bef5c581801a49622f44ef52ed" dmcf-pid="P4I1FHJ6s9" dmcf-ptype="general">환자가 이송되는 소생실에는 영상 AI를 적용해 응급처치 과정과 의료진의 활동을 시스템에서 편리하게 확인할 수 있도록 했다. CT 영상 또한 AI로 분석해 주요 이상 소견과 환자별 판독 결과를 제공한다. 나아가 수술 현황과 병상 점유율, 영상 장비 가동 현황 등 주요 운영 정보를 통합 관리함으로써 종합적 응급의료 지원체계를 완성했다.</p> <p contents-hash="3fb7496ab50b4a7e55d7b846d64f29ca31e522e1ec8705208315f09ddb9024ff" dmcf-pid="Q8Ct3XiPwK" dmcf-ptype="general">AIRNET과 119 소방 재난망의 정보를 연계한 결과, 헬기 출동과 환자 이송에 소요되는 시간이 평균 10분 단축되는 효과가 나타났다. 시스템에 축적되는 외상환자 데이터는 치료의 질 향상(QI: Quality Improvement), 의료진 교육, 시뮬레이션 훈련 등에 활용함으로써 중증외상 환자의 생존율 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="63f23a8eca36e358ab093cab74f2705cb6d9cec348192e65760e40a41434410c" dmcf-pid="x6hF0ZnQEb" dmcf-ptype="general">AIRNET 구축에 활용된 EBP는 다양한 비즈니스 애플리케이션에 활용할 수 있는 플랫폼이다. AI가 사람을 대신해 워크 플로우의 태스크를 수행하도록 인공지능 전환(AX)을 지원한다. 이번 프로젝트를 통해 EBP는 기존의 B2B 영역을 넘어 의료 현장까지 활용 범위를 확장했다. 특히 다양한 데이터와 AI를 연결해 현장의 의사결정을 지원하는 통합 의료 플랫폼을 구현함으로써 확장성과 연결성을 다시 한번 입증했다는 평가다.</p> <p contents-hash="e537a034daaf1ff033cea40051e371941bb3a22d9ac8657fda5b954e25364209" dmcf-pid="yS4gNi5TOB" dmcf-ptype="general">임현길 STEG 대표는 “EBP를 기반으로 의료 현장에서 환자의 생명을 지키는 시스템을 구축했다는 점에서 더욱 뜻깊다”며 “앞으로도 EBP에 AI와 데이터를 연결해 사람과 AI가 함께 운영하는 다양한 관리 플랫폼을 만들어 나가겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="047fe205f01145c38dbd727161b38ce7dd9764130aad9a3e1d8cb09bb2b6a4d1" dmcf-pid="Wv8ajn1yDq" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 시높시스, 'G-SUMMIT 2026'서 국내 팹리스 스타트업과 기술 협력 확대 10-15 다음 아틀라스 로봇은 왜 새끼손가락을 포기했나 10-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
