■ 아주대 치과병원, 국내 최초 ‘응급·중증 소아환자팀’ 신설
치료 대상은 사고·부주의 등으로 발생한 응급 소아환자, 선천성·만성질환 등에 의한 백혈병 등 소아암, 소아심장질환, 소아희귀난치성질환 등을 갖고 있는 어린이들로 이들은 대부분 통증이나 본인의 상태를 구체적으로 표현하지 못해 치아 신경이 괴사할 때까지 고통받다 나중에 발견되거나 자칫 치료 시기를 놓쳐 사망에 이를 수 있다.
■ 항생제와 염증성 장질환 발병 위험 관계성 연구 발표
이창균 교수
연구팀은 국민건강보험공단 데이터를 이용해 2004년부터 2018년까지 한국인 염증성 장질환 환자 6만8633명과 대조군 34만3165명을 분석했다. 연구 결과, 염증성 장질환을 진단받기 2∼5년 전 항생제 복용 유무에 따라 염증성 장질환 발병 위험이 약 24% 증가했고 진단 전 최대 9년 전까지의 항생제 복용 경험이 염증성 장질환 발병 위험 증가에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
또한 항생제 복용량이 증가할수록 발병 위험도 증가했다. 이 교수는 “우리나라는 항생제 사용률이 높은 대표적인 국가로 손꼽히고 있는 만큼 항생제 오남용의 위험성을 충분히 인지하고 무분별한 사용에 대한 인식 변화가 필요하다”고 말했다.
■ 셀바스AI, ‘지능형 119신고접수 플랫폼’에 음성인식 적용
지능형 119 신고접수 플랫폼은 119종합상황실로 들어오는 신고 접수 음성을 텍스트로 변환하는 음성 지능 기반 대화형 AI 서비스로 빠른 접수와 빠른 출동 등 재난 신고 접수를 도와준다. 재난 상황이 발생하고 상황실에 신고가 접수되면 신고자와 접수자 간 대화의 녹취 음원을 텍스트로 변환한다. 또한 음성 인식의 인식 결과를 바탕으로 접수자를 위한 상황별 질문을 추천해 소방 출동대 자동 편성, 접수 요원 및 출동 소방관에게 알맞은 표준작전절차(SOP) 제공으로 신속 정확하고 효과적인 초동 대처를 도울 수 있게 됐다.
119 신고 접수의 경우 긴박한 현장 특성상 통화에 잡음이 많고 긴장한 신고자와 대화가 원활하지 않아 신고 내용과 재난 상황을 정확히 파악하기 어려웠다. 이에 셀바스AI 음성 인식 Lab 연구진은 119 신고 빅데이터를 분석해 재난 발생 시 신속·정확하며 효과적인 초동 대처를 위한 연구개발에 주력한 결과 높은 음성 인식률을 확보했다. 대전소방은 인공지능 기반 119 신고 접수 시스템을 구축해 하루 평균 1005건을 접수·처리했다고 밝혔다.