EMS를 위한 연결된 네트워크를 위한 데이터 수집 인공지능을 활용한 종합적인 기술 지원

즉각적인 응급 치료가 필요한 4대 중증 응급 질환을 예측하고 다음과 같은 입력 및 출력 모델을 통해 심각도를 평가할 수 있는 AI 기반 알고리즘을 개발합니다.

1. 알고리즘 입력 데이터 1) 비디오/이미지 데이터

   • 구급차 내부에 설치된 360도 카메라와 모바일 핫스팟(MHS) 기기 연결(RJ-45 유선 연결)을 통한 영상 획득
   • 넥밴드 카메라(웨어러블)를 통한 영상 데이터 수집
   • 스마트 글래스(웨어러블) 기기 및 구급단말기를 통한 영상 수 2) 소리 신호 데이터
   • 구급대원이 착용한 골전도 마이크를 통해 병원 전 구급대원 음성 및 환자 음성 데이터 수집 3) 생체신호 데이터
   • 구급차에 장착된 환자 모니터링 장치 MHS(Mobile Hot Spot) 장치 TCP/IP 연결을 통한 생체 신호 수집 및 전송
   • 현장요원이 사용하는 제세동기 및 응급단말기(5G 지원) TCP/IP 연결을 통한 생체신호 수집 및 전송

2. 개발기술 1) 비상환경 음성인식 AI 기술 개발

   • 현장 이동 단계에서 음성 문자, 비상 관련 문장, 음성 데이터 수집
   • 음성 인식 학습을 위한 음성 DB 구축을 위한 현장 전송 서비스 시나리오 음성 텍스트 수집
   • 수집된 텍스트에서 구급대원이 발화할 수 있는 유사한 의미의 문장을 생성하는 패러프레이징 2) 응급 환경 음성 전사 데이터에 대한 자연어 처리 시스템 구축 - 어간 분석 및 개체 이름 인식 등의 자연어 처리 응급 의료 최적화 모듈의 도메인
   • 응급활동, 응급처치, 응급처치 등 비상환경에서의 언어자료 수집
   • 수집된 비상환경 언어 데이터를 도메인 최적화를 위한 가공 및 머신러닝 기반 자연어 처리 모델 학습 3) 구급대원 음성정보 노이즈 제거 및 화자 분리 모델 설계 4) 구급차 내 AI 기반 영상인식 생체정보 모니터링 기술 개발
   • PMS(Patient Monitoring System) 장비 출력 바이탈 사인용 영상기반 문자인식 알고리즘 개발
   • AI 학습 기반 5G 360°CAM 영상을 통한 PMS 장비(위치, 종류, 브랜드 등) 자동인식 기술 구현
   • 생체 신호 유형별 자동 문자 영역 인식 및 OCR(Optical Character Recognition) 기반 판독 알고리즘 개발
   • NLP(Natural Language Process) 기반 특정/왜곡 문자 교정 기술 구현

   • 배경, 노이즈, 진동, 조명 등의 영향을 최소화하는 영상 전처리 기술 개발

     5) 비상활동 영상 정보 객체 감지 모듈 개발 6) AI 행동 감지 영상 분석 모델링

   • 딥러닝 이미지 분석 모델링을 이용한 행동 탐지 - 일반적인 행동 탐지 기법 분석
   • 일반 행동 감지 시 응급 의료 행동과 유사한 클래스 대상 테스트
   • 구급대원의 구조 활동 및 환자의 동선과 유사한 클래스 감지
   • 일반적인 행위탐지 모델링 7) 얻어진 다면적 데이터를 기반으로 얻어진 입력변수는 이지안 딥네트워크 기법을 통해 모델 출력변수의 주요 결정요인을 추출하고 최종 출력변수에 대한 예측력을 계산한다.