인스타 팔로우 구매 ‘의사 탑승 소방헬기’로 중증환자 이송 ‘생존율 79%’
작성일 26-01-15 09:41
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작성자 또또링2 조회 9회 댓글 0건본문
12일 소방청이 공개한 ‘2025년 의사 탑승 소방헬기 운영실적 분석 결과’를 보면, 지난해 경기북부(25건, 23명 이송)와 경남(1건, 1명 이송)에서 총 26건 현장 출동에 나서 24명의 중증응급환자를 이송했다.
이송 환자 24명 중 19명이 생존해 생존율은 79%를 기록했다. 환자 유형별로는 중증 외상 환자가 18명(75%)으로 가장 많았다.
의사탑승 소방헬기는 소방청과 의료기관 간 협력을 통해 이송 단계에서부터 의사가 소방헬기에 탑승해 중증 응급환자에게 전문 응급처치를 제공하는 서비스다. 2023년 전국 최초로 경기북부에 도입된 후 2024년 8월에는 경남지역이 추가됐다.
소방청은 “의사가 헬기에 탑승해 현장에서부터 고난도 약물 투여 등 전문 처치를 시행함으로써 환자의 상태 호전에 크게 기여하고 있다”며 “구급대 현장 도착부터 전문 처치 시작까지의 소요 시간이 전년 대비 단축되는 등 운영 전반의 숙련도도 향상되고 있다”고 설명했다.
소방청은 올해부터 전국 소방헬기에 대해 관할 구역 구분 없이 가장 가까운 헬기가 즉시 출동하는 ‘소방헬기 국가 통합출동체계’를 전면 시행한다. 이는 소방청 119종합상황실이 전국 모든 소방헬기를 통제해 운용 효율성을 극대화하는 것으로, 출동 거리와 시간을 단축해 전국 어디서든 신속한 대응이 가능해질 전망이다.
김승룡 소방청장 직무대행은 “의사 탑승 소방헬기는 중증 환자의 생존율을 높이는 핵심 시스템”이라며 “올해 의사 탑승 소방헬기 운영을 강화하고 전국적인 통합출동 체계를 확립해 국민의 생명 보호에 한 치의 빈틈이 없도록 하겠다”고 말했다.
귓불에 깊게 파인 사선형 주름인 ‘프랭크 징후’가 실제 뇌혈관질환에 따른 손상과 밀접하게 연관된다는 점을 밝혀낸 연구 결과가 나왔다. 연구진은 자기공명영상(MRI)을 바탕으로 해당 징후를 자동 탐지하는 인공지능 모델을 세계 최초로 개발해 이 같은 결론을 얻었다.
분당서울대병원 정신건강의학과 김기웅 교수 연구팀(서울대 융합과학기술대학원 조성만 연구원, 제주대병원 박준혁 교수)은 프랭크 징후에 관한 연구 2건을 발표했다고 12일 밝혔다. 이 연구들은 국제학술지 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Reports)’와 ‘임상의학저널(Journal of Clinical Medicine)’에 각각 게재됐다.
프랭크 징후란 한쪽 또는 양쪽 귓불에 약 45도 각도로 깊게 파인 사선형 주름을 가리킨다. 1973년 미국 의사 샌더스 프랭크가 협심증 환자에게서 이 주름이 자주 관찰된다는 사실을 처음 보고하면서 알려졌다. 과거에는 단순한 노화 현상으로 여겨졌으나 점차 심근경색, 뇌졸중, 혈관성 치매 등 심뇌혈관질환과의 연관 가능성이 제기돼왔다. 최근 촬영 중 급성 심근경색으로 병원에 이송된 방송인 김수용의 귓불에도 프랭크 징후가 있었다는 사실이 알려져 더욱 주목을 받았다.
다만 기존에는 혈관성 질환 환자에게 프랭크 징후가 빈번하게 나타난다는 상관관계만 확인됐을 뿐, 뚜렷한 인과관계나 발생 기전이 밝혀진 것은 아니었다. 게다가 식별 과정에서 실제 귀나 2차원 사진을 육안으로 관찰하는 방식에 의존해 주관적 요소가 개입될 수밖에 없고, 평가 기준도 제각각인 한계가 있었다. 연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 뇌 MRI에서 추출한 3차원 얼굴 이미지를 바탕으로 프랭크 징후를 자동 탐지하는 인공지능 모델을 개발하는 한편, 실제 뇌혈관질환인 카다실(CADASIL) 환자들의 뇌 상태를 분석해 해당 징후가 얼마나 손상 정도를 반영하는지 분석했다.
먼저 연구진은 3차원 뇌 MRI에 양쪽 귓불까지 포함해 촬영된다는 점에 착안해 400건의 영상자료를 인공지능에게 학습시켰다. 이후 학습에 사용하지 않은 별도의 영상자료들을 활용해 인공지능의 정확도를 2차례에 걸쳐 검증했다. 검증 과정에선 전문가가 수동으로 표시한 프랭크 징후 영역과 인공지능이 자동으로 찾아낸 영역을 비교했는데, 인간과 인공지능의 작업 결과가 얼마나 비슷한지를 측정한 계수(DSC·1에 가까울수록 유사) 값은 1·2차 검증에서 각각 0.734, 0.714로 나타났다. 이는 인공지능이 찾아낸 영역이 전문가의 판단과 70% 이상 부합한다는 뜻으로, 의료영상 분야에서는 높은 수준으로 평가된다. 또한 프랭크 징후의 유무를 얼마나 정확히 구분하는지 나타내는 값(AUC·1에 가까울수록 우수)은 모두 0.9 이상을 기록했다.
연구진은 이어 이 인공지능 모델을 활용해 유전자 돌연변이로 생기는 뇌소혈관질환인 카다실 환자의 뇌 손상 정도가 프랭크 징후와 어느 정도 연관성을 보이는지 분석했다. 카다실은 발병 원인이 단일 유전자 변이 때문이어서 노화·고혈압 등 여러 위험인자가 복합적으로 작용하는 다른 뇌혈관질환에 비해 비교적 명확한 분석이 가능하다. 카다실 환자의 뇌에선 중심부를 둘러싼 부위가 손상돼 하얗게 변하는 뇌백질변성이 나타나며, 그 범위가 넓어질수록 뇌졸중 및 치매 위험이 증가한다.
유전자 검사로 확진된 카다실 환자 81명, 그리고 이들과 연령·성별을 일치시킨 일반인 54명을 대상으로 프랭크 징후와 뇌백질변성 간 연관성을 분석한 결과, 카다실 환자군의 프랭크 징후 발생률(66.7%)은 일반인(42.6%)보다 유의미하게 높았다. 다른 요인을 통제한 뒤에도 카다실 환자는 일반인에 비해 프랭크 징후가 나타날 확률이 4.2배에 달하는 것으로 확인됐다.
또한 카다실 환자 중 프랭크 징후가 있는 그룹은 없는 그룹보다 뇌백질이 변성된 영역의 부피가 약 1.7배 컸다. 특히 카다실 환자군을 뇌백질변성 부피에 따라 상·중·하의 세 그룹으로 나눴을 때, 프랭크 징후 발생률은 각각 74.1%, 66.7%, 37.0%로 뚜렷한 차이를 보였다. 이는 프랭크 징후가 카다실의 중증도와 관련이 깊음을 뒷받침한다.
김기웅 교수는 “이번 연구를 통해 논란을 거듭해 온 프랭크 징후가 단순 노화 지표가 아니라 유전성 뇌소혈관 손상의 정도를 객관적으로 반영한다는 과학적 근거를 제시했다”며 “프랭크 징후만으로 질환을 진단할 수는 없지만, 다른 혈관성 질환 위험인자가 있다면 귓불 주름이 추가적인 신호가 될 수 있으므로 전문의 상담을 받아보는 것이 좋다”고 말했다.
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