2026년 3월 16일, 고려대학교 안산병원에서 응급실 대화 기반 중증도 분류 AI 모델이 개발되었다. 이 모델은 실제 응급실 대화 데이터를 학습하여 환자의 중증도를 분류하는 데 사용된다.
연구팀은 5,244건의 임상 대화 데이터를 활용하였고, 이 중 1,057건의 중증도 분류 단계 대화를 선별하여 모델을 학습시켰다. 개발된 AI 모델의 정확도는 75.94%로, ChatGPT의 56.68%와 ClinicalBERT의 69.42%보다 높은 수치를 기록하였다.
이수교 교수는 “이번 연구는 응급실 현장에서 오가는 실제 대화를 별도 요약이나 가공 과정 없이 학습해 환자의 긴급도를 파악할 수 있는 최초의 AI 모델이다”라고 밝혔다. 정수민 교수는 “이번 연구는 실제 응급실 대화 데이터를 기반으로 학습한 모델이 범용 AI보다 응급 환자 분류에서 더 높은 정확도를 보일 수 있음을 확인한 사례이다”라고 덧붙였다.
응급실에서 중증도 분류는 환자 생존율과 직결되기 때문에, 이러한 AI 모델의 개발은 의료 현장에서 큰 의미를 가진다. AI 모델의 재현율은 0.9610으로, ChatGPT의 0.5352보다 높은 성능을 보인다.
한편, 철원교육도서관에서는 ChatGPT 전용석이 구축되었다. 이 공간은 정보검색 서비스와 학습 보조 기능을 제공하며, 이용자는 하루 1회, 2시간까지 ChatGPT 전용석을 이용할 수 있다.
김민서 관장은 “생성형 인공지능(AI) 확산과 디지털 전환 시대에 발맞춰 미래 교육에도 인공지능(AI)을 활용할 수 있는 역량이 필수적이다”라고 강조하며, “철원 군민과 학생들 누구나 자유롭게 이용할 수 있는 공간이 되길 바란다”고 말했다.
