본 논문은 최근 5년간 응급 영상 의학에서 인공지능(AI)의 활용 현황을 검토한다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기술을 중심으로, AI가 복잡한 영상 데이터 해석에 기여하여 빠르고 정확한 진단을 제공하고 기존 진단 방식을 능가할 수 있는 잠재력을 보여준다는 점을 강조한다. AI는 X선, CT, MRI 등 다양한 영상 기법을 통해 골절, 기흉, 폐 질환 등의 질병을 정확하게 감지하고, 기계적 환기 필요성 예측 등 임상 결과 예측을 통해 위기 상황에서 자원 최적화에 기여할 수 있다는 연구 결과들을 제시한다. 하지만 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향, 다양한 환경에서의 광범위한 검증 필요성 등 AI의 임상 적용에 따른 과제 또한 지적한다. 궁극적으로 AI와 임상 전문 지식의 시너지를 통해 환자 치료 수준을 높일 수 있는 미래를 제시한다.
