위험에 빠진 인명을 구조할 때 가장 핵심적인 사안은 골든타임을 지키는 것이다. 재난재해 상황에서 우리 생명은 연약하다. 적절한 시간에 어려움에 처한 사람을 발견하고 재빨리 병원으로 이송하면 중추신경 기능의 대부분을 회복할 수 있고, 영구적인 장애가 남을 가능성도 낮아진다. 그렇기에 우리나라를 포함한 전 세계 국가는 각 재난재해 상황에 맞는 골든타임을 도출해 이에 맞추어 응급의료체계를 구축하고 있다.
여기서 그치지 않고 과학자들은 빅데이터와 인공지능(AI)같은 첨단 기술을 활용해 골든타임을 단축하는 방법을 연구하고 있다. 그동안 어떤 성과들이 나왔을까?
빅데이터로 출동 지점을 예측한다
이미 대한민국의 소방청은 빅데이터를 활용해 출동 시간을 단축하고 있다. 2019년부터 강원도 소방청은 시범사업으로 AI를 기반으로 한 구급 환자 예측 시스템을 운영해 왔다. 강원도는 고령 인구가 많을뿐더러 소방관의 1인당 담당 면적도 5.8㎢로 전국에서 가장 넓다. 이 때문에 심정지 환자가 발생했을 때 구급 출동의 평균 도착 시각은 10분 31초로 골든타임 5분의 2배에 달한다.
119 구급대원은 신고가 들어오면, 소방서에서 대기하다 출동 준비에 들어간다. 이 때 신고자 위치를 확인하고 구급차에 올라탄 뒤 소방서를 빠져나오기까지 평균 2분 정도가 걸린다. 관건은 이 준비 시간을 단축하는 것이다. 이를 위해 AI 기반 구급 환자 예측 시스템은 AI를 이용한 빅데이터 분석을 활용한다. 지난 10년 동안 구급 출동 실적을 지도에 표시해서 구급 신고가 많이 들어올 장소를 예측해서 미리 나가 있는 것이다. 그동안의 신고 정보뿐만 아니라 환자 정보와 유동인구, 교통사고, 기상여건까지 엄청난 데이터를 AI로 분석했다.
이 정보를 토대로 순찰을 다니다 신고가 들어오면 곧바로 해당 장소로 출동한다. 강원도 춘천과 강릉, 원주에서는 119구급차가 하루에 3번씩 정기적으로 구급 수요가 많은 지역 일대를 순찰하고 있다. 이렇게 컴퓨터가 스스로 학습해 패턴을 분석하는 딥러닝 방식의 AI를 활용하자 평균 출동거리는 1.7㎞를, 평균 출동시간은 4분을 단축했다. 현재 강원소방은 이 시스템을 더욱 정교화하기 위해 최적의 순찰 경로를 도출해내고, 예측 적중과 미적중 요소를 분석할 예정이다.
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