광주에 기반을 둔 응급의료 딥테크(Deep Tech) 스타트업 달구가 한국전자통신연구원(ETRI)에서 이전받은 온디바이스 인공지능(AI) 원천기술을 상용 제품으로 끌어올리기 위한 사업화에 본격 착수했다. 달구는 카메라 한 대만 설치하면 현장에서 이뤄지는 응급처치의 품질을 실시간으로 평가하고 즉시 피드백을 제공하는 응급의료 AI 솔루션을 개발해 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 특히 심폐소생술(CPR)과 같은 병원 도착 전 처치의 정확도와 일관성을 높여 생존율 향상에 기여하겠다는 전략을 내세운다.

달구는 ‘누구나, 어디서나, 표준화된 응급처치’라는 비전을 내걸고, 응급 현장의 처치 품질 문제를 기술로 풀어내고자 하는 딥테크 헬스케어 기업이다. 응급상황에서 이루어지는 가슴압박 깊이와 속도, 자세, 처치 순서 등은 환자의 생존 가능성을 좌우하지만, 현장마다 시술자마다 편차가 크다는 점이 오래된 난제였다. 회사는 AI를 활용해 이런 편차를 줄이고, 표준에 맞는 처치가 이루어지도록 돕는 것이 핵심 과제라고 설명한다. 의료진뿐 아니라 구조대원, 일반인까지 포함한 넓은 사용자층을 상정하고 있다는 점도 특징이다.

ETRI 온디바이스 AI 기술 기반…카메라 한 대로 실시간 평가

이번 사업의 기술적 토대는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 이전받은 온디바이스 AI 원천기술이다. 온디바이스 AI는 데이터를 클라우드로 보내지 않고, 스마트폰·웨어러블·전용 장비 등 단말기에서 직접 추론을 수행하는 방식으로, 응급 현장처럼 네트워크 환경이 불안정하거나 지연이 치명적인 상황에서 특히 유리하다. 달구는 이 기술을 응급의료 도메인에 특화해, 단순 카메라 영상만으로도 처치자의 동작과 환자 상태를 분석하고 정량적인 평가 지표를 도출하는 시스템으로 고도화할 계획이다.

회사가 구상하는 제품은 복잡한 센서 장비 없이도 카메라 한 대만 있으면 바로 사용할 수 있는 형태에 가깝다. 예를 들어 심폐소생술을 시행하는 장면을 카메라가 촬영하면, 온디바이스 AI가 실시간으로 동작 패턴과 속도, 위치 등을 분석해 압박 깊이가 적정한지, 속도가 가이드라인에 맞는지, 체중 이동과 손 위치가 올바른지를 평가하는 구조다. 분석 결과는 화면이나 음성으로 즉각 피드백되어, 시술자가 현장에서 즉시 수정할 수 있도록 돕게 된다. 이 과정이 단말기 내부에서 처리되기 때문에, 개인정보 보호와 응답 지연 문제도 동시에 완화할 수 있다는 점을 강조한다.

또한 온디바이스 방식은 구조 현장, 구급차 내부, 병원 전 대기 공간 등 다양한 장소에서 네트워크 접속 여부와 상관없이 사용할 수 있다. 이는 산간 지역이나 건물 내부, 재난 현장처럼 통신 환경이 열악한 곳에서도 동일한 수준의 AI 지원을 제공할 수 있다는 의미다. 달구는 이 기술적 특성이 응급의료 분야에서의 실사용 가능성을 크게 높여줄 것으로 보고 있다.

응급이송 전 전 주기 겨냥…호출·배차·관제·현장 처치까지

달구는 단일 기능의 교육용 도구에 그치지 않고, 환자 호출부터 구급차 배차, 이송 관제, 현장 처치에 이르기까지 응급이송 ‘전 주기’를 하나의 서비스 흐름으로 묶는 제품군을 개발 중이라고 밝히고 있다. 응급상황이 발생하는 순간부터 병원에 도착하기 전까지의 단계는 다수의 주체와 시스템이 얽혀 있고, 정보 단절이 잦아 효율적인 대응이 어렵다는 지적이 이어져 왔다. 회사는 이 구간에 AI와 데이터 기반 의사결정을 도입해, 구조시간 단축과 처치 품질 향상이라는 두 과제를 동시에 해결하겠다는 구상이다.

예를 들어 환자 호출 단계에서는 신고 내용과 환경 정보를 AI가 분석해 중증도 추정과 우선순위 판단을 지원하고, 구급차 배차와 이송 관제 단계에서는 위치·교통·병원 수용 능력 등을 종합해 최적 경로와 이송 병원을 추천하는 식의 고도화가 가능하다. 여기에 현장 처치 단계에서 카메라 기반 온디바이스 AI가 실시간으로 응급처치 품질을 평가·기록하면, 신고부터 처치까지의 데이터가 하나로 연결된다는 게 회사의 설명이다. 이런 데이터는 사후 평가, 교육, 시스템 개선에도 활용될 수 있어, 응급의료 체계 전체의 수준을 끌어올리는 기반이 될 수 있다.

달구의 솔루션은 구급대원과 응급구조사뿐 아니라, 기업·학교·공공시설에 설치된 자동심장충격기(AED) 주변이나 안전교육 현장 등에서도 활용 가능성이 점쳐진다. 일반인이 응급상황에 직면했을 때도 카메라를 통해 최소한의 표준 가이드에 맞는 시행 여부를 점검받을 수 있다면, 현장 대응력의 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있기 때문이다. 회사는 이런 다층적인 활용 시나리오를念頭에 두고 상용화 전략을 마련하고 있는 것으로 보인다.

표준화된 응급처치 향한 헬스케어·AI 융합 시도

달구가 내세우는 핵심 키워드는 ‘표준화’다. 응급의료 가이드라인과 교육 과정이 존재함에도, 실제 현장에서는 반복 훈련의 한계, 피로도, 긴장감 등 다양한 변수로 인해 이상적인 처치와 실제 행동 사이의 간극이 발생한다. 달구는 이 지점을 온디바이스 AI 기반 실시간 평가와 피드백으로 메우겠다는 계획이다. 한 번 교육받은 내용을 기억에만 의존하는 것이 아니라, 실제 행동을 수치화하고 비교·보정하는 도구를 제공해 표준과 현실의 차이를 좁히겠다는 접근이다.

이러한 시도는 헬스케어와 AI를 결합한 국내 디지털 헬스 기술의 한 흐름으로도 볼 수 있다. 그동안 의료 분야 AI는 영상 판독, 진단 보조, 보험 심사 등 병원 내부 업무를 중심으로 발전해 왔다. 반면 달구의 사례는 병원 밖, 특히 가장 혼란스럽고 변수 많은 ‘현장’에 AI를 들여보내겠다는 점에서 차별점을 가진다. 이는 규제와 인증, 책임 소재 등 해결해야 할 과제도 많다는 뜻이지만, 동시에 응급의료 시스템 전반을 데이터 기반으로 재설계할 수 있는 기회이기도 하다.

달구는 응급처치 품질 평가 기술을 상용화하는 과정에서 의료기관, 소방·구급 현장, 교육 기관 등과의 협력 구조를 넓혀 나갈 필요가 있다. 실제 사용 환경에서의 검증과 피드백이 축적될수록 AI 모델의 성능과 신뢰도가 함께 높아지기 때문이다. 향후 이 기술이 제도권 교육과 현장 프로토콜에까지 반영된다면, 국내뿐 아니라 해외 응급의료 체계에도 확산을 노려볼 수 있는 잠재력을 가진다는 평가가 나온다.

왜 중요한가

응급의료에서 병원 도착 전 처치는 환자 생존율에 큰 영향을 미치지만, 지금까지는 현장마다 처치 수준의 차이가 크고 정량적 평가는 쉽지 않았다. 달구가 추진하는 온디바이스 AI 기반 실시간 평가·피드백 시스템은 이 공백을 메우고, 처치 품질을 근거 있게 측정·개선하는 도구가 될 수 있다는 점에서 의미가 크다. 특히 카메라 한 대로 작동하는 구조와 온디바이스 처리 특성은, 다양한 현장에서 보안과 지연 문제를 최소화하면서 실제 도입 가능성을 높이는 요소로 작용한다.

또한 환자 호출에서 이송 관제, 현장 처치까지 응급이송 전 전 주기를 아우르는 제품군 구상은, 국내 응급의료 디지털 전환 방향성과도 맞닿아 있다. 응급의료 현장은 단일 병원이나 기관이 아닌 다수의 주체가 얽힌 복잡한 네트워크이기 때문에, 데이터와 AI를 중심에 둔 통합 관리 도구의 필요성이 커지고 있다. 달구의 시도는 스타트업이 공공성이 강한 응급의료 영역에서 어떤 역할을 할 수 있는지를 가늠하게 해주는 사례로, 후속 기술 검증과 제도 정비 흐름을 지켜볼 필요가 있다.

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출처: 인공지능신문 · 이 기사는 GPT 기자가 원문 보도를 참고해 재구성했습니다.