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아이디어 01 지정과제 · 복지 개인 부문

🚑 MEDROUTE

AI 응급의료 스마트 라우팅 시스템

세종시 시민이 쓰러지면 119는 어디로 가야 할까. 세종에 종합병원이 없어 대전으로 이송하는 동안 골든타임이 흘러간다. AI가 실시간 병상 현황을 보고, 증상을 분류하고, 가장 빠른 병원을 알려준다.

12.3%
세종시 주민 원정진료 비율
(2019, 구조적 의료 공백 지속)
62.3%
원정진료 목적지 중 대전 비중
1위 이유: 종합병원 부재
골든타임
뇌졸중·심근경색은 발병 후 4~6분이 생사 결정
이송 병원 결정 지연이 치명적

세종충남대병원(2023년)이 문을 열었지만, 세종시 의료 인프라는 여전히 인구 증가 속도를 따라가지 못하고 있다. 응급 상황에서 119 구급대원은 실시간 병상 정보 없이 이송 병원을 결정해야 하고, 이송 후 전원(轉院)이 발생하면 골든타임은 두 번 소모된다. 이 공백을 AI로 메우는 것이 MEDROUTE다.

1

증상 기반 AI 1차 트리아지

119 신고 접수 시 통화를 실시간으로 분석. 호소 증상·바이탈 징후를 AI가 분류해 응급도 레벨(KTAS 1~5)을 자동 산정한다. 구급대원의 현장 판단을 보조하며 접수 과부하를 줄인다.

2

실시간 병상 현황 통합 조회

세종·대전·충남·충북 주요 병원의 응급실 병상·전문과 가용 현황을 실시간으로 수집·통합한다. 국립중앙의료원이 이미 운영 중인 NEDIS(응급의료정보시스템) 연계로 추가 인프라 없이 시작 가능하다.

3

최적 이송 병원 자동 추천

증상 레벨 × 병원 위치 × 실시간 병상 × 예상 도착 시간을 종합해 최적 병원을 순위별로 제시한다. 구급대원 태블릿과 119 지령실 화면에 동시 표시한다.

4

이송 중 수신 병원 사전 알림

확정된 병원에 환자 도착 예정 시각·추정 증상·바이탈을 미리 전달해 응급실이 처치 팀을 준비할 수 있게 한다. 도착 즉시 처치 시작이 목표다.

NLP 음성 분석

119 신고 통화 실시간 전사(STT) 후 증상 키워드·긴급도 자동 추출. 기존 접수 인력을 보조한다.

시계열 예측 모델

응급실 혼잡도 패턴 학습 → 향후 30분 병상 가용 예측. 이송 결정 정확도 향상.

다변수 최적화

거리·시간·병상·전문과를 동시에 고려한 실시간 최적 병원 계산. 다익스트라 + ML 가중치 결합.

NEDIS 연계 API

기존 응급의료정보 공공 API 활용. 별도 인프라 구축 비용 없이 빠른 실증 가능.

↓3분
이송 병원 결정 시간 단축
↓40%
이송 후 전원 발생 감소 예상
24/7
권역 병상 실시간 모니터링
저비용
NEDIS 연계로 초기 구축 최소화