“911입니다. 무엇을 도와 드릴까요?”
덴마크 소재 스타트업 코티(Corti)는 911에 전화하는 경우 상황이 급박하다는 점을 알고 있습니다. 그래서 911 상황실에 즉각적인 피드백과 지침을 제공할 AI 도구를 만들었죠. 적합한 질문을 던져 시급한 상황을 신속히 파악하는데 도움이 되는 도구랍니다.
코티가 개발한 음성 인식 소프트웨어인 코티 AI (Corti AI)는 병원 외부에서 발생하는 심장 마비 감지 실패 건수를 절반 가량 줄일 수 있으며, 상황실 구조 대원을 신속히 배치할 수 있도록 지원합니다.
코티 AI는 신고 발생 후 50초 내에 심장 마비를 감지할 수 있으며, AI를 사용하지 않았던 경우와 비교해 10초 이상 신속하게 이 작업을 이뤄냅니다. 이런 상황에선 매초가 중요하죠.
코티 공동 창립자 겸 최고기술책임자(CTO)인 라스 말로이(Lars Maaloee)는 “심장 마비는 가장 중요한 진단”이라고 말합니다. 심장이 박동을 멈추면, 뇌를 비롯한 모든 장기는 산소 부족을 겪게 되며, 환자 생명을 구하려면 즉각적인 CPR을 시행하는 것이 중요합니다. 라스 말로이 CTO는 “상황실은 최대한 신속히 구급차를 보내고 구조 대원에 지침을 제공해야 합니다”라고 설명했습니다.
심정지 치료가 10분 이상 지연되면 환자의 생존율은 5% 미만으로 떨어집니다.
한 연구에 따르면, 코티 AI가 911 신고 전화 음성을 듣고 심장 마비를 확인한 경우는 95%인 반면, 코펜하겐 구조 인력이 확인한 경우는 73%였다고 합니다.
코티의 솔루션은 현재 코펜하겐 도심 지역에 배포되어 200만 여명의 도심 거주민을 대상으로 적용되고 있다고 하네요. 엔비디아의 스타트업 지원 프로그램인 인셉션 회원인 코티는 작년 GTC 유럽 인셉션 어워드에서 최종 후보로 선정됐죠.
긴급 구조 전화 분석
코티를 사용하는 구조 대원의 책상에는 소형 램프 갓이나 블루투스 스피커처럼 생긴 조그마한 흰색 실린더가 있습니다. 오브(Orb)라고 불리는 이 실린더는 911 상황실 전화와 연결되어 긴급 구조 통화 음성을 캡처하죠.
덴마크 램프 디자이너 톰 로쏘(Tom Rossau)와 협력해 설계된 오브는 강력한 엔비디아 젯슨(Jetson) TX2 모듈을 장착하고 있습니다. 코티는 젯팩 SDK(JetPack SDK)로 디바이스에서 CNN과 RNN 조합을 비롯한 여러 뉴럴 네트워크를 실행할 수 있답니다.
오브는 신고 전화 음성에서 유의미한 정보를 식별하며, 배경 소음이나 호흡 패턴과 같은 비언어 신호를 분석해 단서를 찾아냅니다.
그 후 토막 음성 파일이 오브에서 코티 서버로 전달됩니다. 엔비디아 GPU로 실행되는 이 서버는 코티 트리아지(Corti Triage)라고 불리는 데스크톱 인터페이스에 있는 상황실 컴퓨터 화면에 나타난 분석 결과를 신속히 현장으로 전달합니다.
트리아지 도구는 통화 중 현장 구조 대원에 지침을 제공하는데요, 어떤 질문을 해야 하는지, 발생할 수 있는 위급 상황에 대해 알려주죠.
라스 말로이 CTO는 “의료분야에서는 중대한 결과로 이어질 수 있는 여러 판단을 한 사람이 결정하는 경우가 많습니다. 현장 구조 대원들은 고도로 숙련된 전문가들이지만, 이들이 더 나은 판단을 할 수 있도록 도와주는 것도 언제나 가능하죠”라고 말했습니다.
코티 AI는 과거 긴급 구조 전화 데이터로 트레이닝을 받았지만, 특정 부서의 프로토콜에 맞게 쉽게 맞춤화 할 수 있습니다. 긴급 구조 서비스 장기적 개선을 지원하기 위해 코티 리뷰(Corti Review)라는 이름의 보완 소프트웨어 모듈로 각 통화 데이터를 분석해 현장 구조 대원과 관리자에 피드백을 제공합니다.
코티는 코펜하겐 대학교(the University of Copenhagen), 워싱턴 대학교(the University of Washington)와도 협력해 AI 도구 효율성을 연구하고 있답니다.
코티는 이전 학습(transfer learning)을 사용해 영어 이외의 다른 언어를 처리하는 알고리즘을 트레이닝 시키며, 유럽 내 다른 도시로 서비스를 확장하고 있습니다. 또한, 코티는 이 소프트웨어가 주치의와 환자 간 대화 등 다른 의료 관련 대화 유형도 분석할 수 있도록 AI를 더욱 유연하게 만들고 있답니다.