Fastriage는 응급실 도착 환자를 대상으로 AI 음성인식(STT)과 거대언어모델(LLM) 기반 임상 추론을 결합하여, 환자와의 음성 문진만으로 한국형 중증도 분류기준(KTAS) 예측 결과를 응급의료진에게 실시간으로 제공하는 응급실 특화 AI 사전문진·트리아지 지원 솔루션입니다.
국내 응급실은 과밀화와 인력 부담이 심화되고 있으며, 초기 문진과 중증도 판단의 정확성·신속성이 환자 안전과 직결됩니다. Fastriage는 접수 단계에서 환자의 증상을 음성으로 자연스럽게 수집하고, 이를 임상 근거에 기반한 프롬프트 엔지니어링 로직으로 분석하여 중증도 확률을 산출함으로써, 응급간호 인력의 초기 사정 부담을 줄이고 중증 환자 조기 발견을 지원합니다.
본 제품은 현직 의료진(발명자)가 가톨릭대학교 은평성모병원 응급실 현장 경험을 바탕으로 개발을 주도했으며, 관련 특허는 가톨릭대학교 산학협력단에 출원되어 있습니다. 현재 버전(v1.0)은 상용 LLM 기반으로 구현되어 있으며, 향후 RAG 기반 고도화(Phase 2)와 실증 데이터 축적을 통한 자체 모델 파인튜닝(Phase 3)을 로드맵으로 하고 있습니다.
KTAS 중증도 확률 예측이라는 기능적 특성상 식약처 2등급 의료기기(SaMD, 진단보조소프트웨어)로 분류되며, Human-in-the-Loop 설계를 전제로 최종 판단은 의료진이 수행하는 임상의사결정지원 체계를 따릅니다. 현재 은평성모병원 응급의료센터를 중심으로 실증(PoC) 및 혁신의료기술 지정 등 정식 인허가 절차를 준비하고 있습니다.
