연필로 그린 사고 컴퍼스 월: 경보가 임계에 이르기 전에, 종이 기반 트리아지 경로를 그리다

대량 사상자 사고는 언제나 저기술에서 시작된다. 펜, 종이 태그, 누가 외치는 색깔 코드. 지휘본부의 알람이 임계 수준에 도달하기 훨씬 전에, 현장의 대응 인력들은 이미 “누가, 무엇을, 언제, 어디서” 필요로 하는지에 대한 머릿속 지도를 즉석에서 만들어 내고 있다.

하지만 종이는 찢어지고, 잉크는 번지며, 현장의 상황은 태그를 다시 쓰는 속도보다 더 빨리 바뀐다. 반면, 조정·데이터 공유·자동화를 위한 디지털 도구는 크게 발전해 왔다. 샤피(Sharpie) 한 자루와 센서 배열 사이 어딘가에 강력한 아이디어가 있다. 바로 **“연필로 그린 사고 컴퍼스 월”**이다. 종이 기반·사람 중심의 트리아지 맵을, 디지털 시스템에서 동적으로 미러링하고 확장하는 개념이다.

이 글에서는 기존의 트리아지 태그를, 스트레스 상황에서도 단순성을 유지하면서도 내부적으로는 똑똑하게 동작하는 하이브리드형 ‘사고 컴퍼스’로 어떻게 진화시킬 수 있는지 살펴본다.

정적인 태그에서 살아 있는 트리아지 맵으로

고전적인 종이 트리아지의 한계

전통적인 응급 의료 트리아지 태그는 최악의 상황에서도 작동하도록 설계돼 있다. 전기 없음, 네트워크 없음, 디바이스 없음. 그래서 다음과 같은 특징을 가진다.

정적임: 한 번 적힌 내용은 자동으로 바뀌지 않는다.
취약함: 분실, 파손, 오염되기 쉽다.
열화됨: 혈액, 비, 연기, 시간 경과 등으로 인해 필기가 읽기 어려워지거나 사라질 수 있다.

사고가 장기화되거나, 구조물이 붕괴된 현장·대규모 군중·다수의 현장이 동시에 발생한 상황에서는 이 한계가 누적된다. 그 결과, 지휘부는 다음과 같은 핵심 정보를 정확하고 제때 파악하기 어려워진다.

지금 이 순간 누가 가장 위중한지
어떤 환자가 악화되었는지 혹은 호전되었는지
희소한 자원(인공호흡기, 수술팀, 이송 수단 등)을 다음에 어디에 배치해야 하는지

현실은 빠르게 움직이는데, 종이는 느리게 따라가는 위험한 불일치가 생긴다.

가상 트리아지 태그: ARTTS 그 너머

ARTTS(Automated Remote Triage and Tracking System, 자동 원격 트리아지 및 추적 시스템) 같은 시스템은 가상 트리아지 태그(virtual triage tag) 라는 다른 모델을 제시한다. 더 이상 태그는 정적인 종이 카드 조각이 아니라, 다음과 같은 기능을 가진 실시간 데이터 객체가 된다.

생체 신호 센서(예: 심박수, 산소포화도 SpO₂, 호흡수)로부터 자동 업데이트를 받는다.
구조자가 환자를 재평가할 때, 수동으로 정보 업데이트를 할 수 있다.
상태별로 시각적 경보·알림을 UI에 표시한다. (예: 악화되는 활력징후에 대한 깜박이는 경고, 특정 처치를 유도하는 프롬프트 등)

즉, 가상 태그는 단순히 과거에 내려진 결정의 기록이 아니라, 상황 변화에 따라 실시간으로 업데이트되는 살아 있는 트리아지 맵의 노드가 된다.

“사고 컴퍼스 월”: 종이 우선, 디지털 미러링

현장 지휘 텐트의 한쪽 벽을 떠올려보자.

트리아지 분류(즉시(RED), 지연(YELLOW), 경상(GREEN), 기대곤란/사망(BLACK))를 위한 손그림 컬럼
각 환자를 나타내는 포스트잇이나 종이 태그
누가 어느 치료 구역으로, 그다음 어느 이송 수단을 타고, 어떤 의료기관으로 가는지를 나타내는 간단한 경로 스케치

거칠지만 빠르고 직관적인, 혼돈 속에서 방향을 잡게 해주는 연필로 그린 나침반(compass) 같은 벽이다. 이제 그 모든 종이 조각이 태블릿이나 사고 대시보드 속 디지털 트윈(digital twin) 과 1:1로 연결되어 있다고 상상해보자.

실제로 사고 컴퍼스 월이 동작하는 방식

종이 우선, 항상 사용 가능
- 구조자는 표준 종이 트리아지 태그를 사용해 환자를 태깅한다.
- 기본 트리아지는 기존과 동일하게 진행된다. 색깔 코드, 짧은 메모, 간단한 의사결정 플로우.
즉시 디지털 미러링
- 태그에는 QR 코드, NFC 칩 또는 고유 식별자가 인쇄돼 있다.
- 이를 스캔하면 시스템 안에 가상 트리아지 태그가 생성된다.
센서와 사람에 의한 실시간 업데이트
- 환자에게 생체 신호 센서를 부착하면, 가상 태그는 일정 간격으로 데이터를 자동 수집·갱신한다.
- 구조자는 모바일 기기에서 수동으로 상태를 업데이트할 수 있다. (예: 기도 확보 완료, 지혈대 적용, GCS 점수 등)
단일 화면의 사고 컴퍼스 월
- 지휘 텐트나 긴급 상황실(EOC)에서는 대형 화면에 디지털 사고 컴퍼스 월이 표시된다. 환자들의 현재 중증도, 치료·이송 경로가 한눈에 보이는 시각적 지도다.
- 현장에서 일어나는 재평가, 악화, 이송 등 모든 변화가 거의 실시간으로 이 컴퍼스에 반영된다.

이 접근법은 종이가 가진 장점(속도, 견고함, 인지적 단순성)을 유지하면서도, 디지털 시스템의 강점(집계, 알림, 분석, 이력 추적)을 함께 가져온다.

인간공학적 관점: 복잡성·위험·변화를 전제로 한 설계

**일차 의료 영역의 인간공학·휴먼 팩터 연구(2011–2015)**에서는, 위험 평가와 트리아지에 관한 세 가지 사실이 반복적으로 강조된다.

복잡성이 예외가 아니라 기본값이다. 환자는 한 가지 문제만 가지고 오는 경우가 드물다.
개별성이 중요하다. 나이, 기저질환, 위치, 이용 가능한 자원 등 맥락에 따라 위험도 계산은 크게 달라진다.
위험은 동적이다. 위험 수준은 시간에 따라, 종종 매우 빠르고 비선형적으로 상승하거나 감소한다.

사고 컴퍼스 월을 설계할 때, 이는 다음을 의미한다.

시스템은 복잡성을 다루되, 사용자를 과부하시키지 않아야 한다.
인터페이스는 단순한 트리아지 카테고리뿐 아니라, 환자 개별 특성도 반영할 수 있어야 한다.
트리아지 화면은 단일 시점의 상태가 아니라, 시간 경과에 따른 변화와 흐름을 보이게 해야 한다.

상황·질환별로 ‘생겨나는’ UI 기능

가상 트리아지 시스템은 각 환자의 상태에 맞춰 상황·질환 특화 UI 요소를 동적으로 표시할 수 있다. 예를 들어:

흡입 손상이 의심되는 환자에게는, 실시간 호흡 양상 추이 그래프와 눈에 띄는 “기도 주의(airway watch)” 표시를 띄울 수 있다.
소아 패혈증이 의심되는 아이에게는, 특정 활력징후 패턴이 기준을 넘으면 색이 변하는 패혈증 위험 스트립을 제공할 수 있다.
장시간 이송 중인 중증 외상 환자의 경우, 도착 전 준비(pre-arrival preparation) 를 위해 수신 병원에 필요한 조치와 체크리스트를 미리 띄울 수 있다.

핵심 휴먼 팩터 원칙은 명확하다. 중요할 때는 더 보여주고, 중요하지 않을 때는 덜 보여준다. 디지털 레이어는 데이터를 마구 쏟아내는 게 아니라, 임상의의 직관이 이미 가리키고 있는 지점을, 더 정확한 타이밍과 맥락으로 증폭해야 한다.

중앙 사고 허브: 디지털 백플레인

우리는 이미 중앙 집중형 디지털 사고 대응 허브의 좋은 사례를 갖고 있다. 예를 들어 Microsoft Teams Emergency Operations Center(EOC) 같은 플랫폼이다.

현장 팀, 병원, 물류, 공보 담당 등 다양한 이해관계자가 공동 상황 인식(common operational picture) 을 공유한다.
채팅, 영상, 문서, 대시보드가 한 곳에 통합돼 있다.
역할과 권한에 따라 누가 무엇을 보고, 어떤 행동을 할 수 있는지 제어된다.

이 개념을 트리아지에 적용하면, 사고 컴퍼스 월은 텐트 안에만 머무를 필요가 없다.

현장 지휘부는 전체 중증도 분포와 자원 제약을 한눈에 본다.
권역 내 병원은 실시간으로 들어오는 환자 스트림, 트리아지 분류, 주요 활력징후, 예상 도착 시간을 확인한다.
이송 조정자는 어떤 환자가 대기 중인지, 어디에 병목이 생기고 있는지, 어디에 새 수용 능력이 열렸는지를 본다.

가상 트리아지 태그 시스템을 이 같은 EOC형 플랫폼에 통합하면, 종이 기반의 컴퍼스 월은 전체 대응 네트워크에 공유·동기화되는 공유 사고 컴퍼스로 확장된다.

AI 기반 워크플로 자동화: 태그에서 ‘경로’로

고전적인 트리아지는 주로 분류(classification) 에 초점을 둔다. (RED, YELLOW, GREEN, BLACK을 누구에게 줄 것인가) 하지만 실제 운영에서 더 중요한 것은 경로(path) 다.

RED 환자 → 즉시 처치 구역 → 영상검사 → 수술실 → 중환자실(ICU)
GREEN 환자 → 경상자 구역 → 단기 관찰 → 퇴원 또는 대피소 이동

최신 AI 기반 워크플로 자동화와 멀티스텝 에이전트 기술을 이용하면, 이러한 경로를 준실시간(quasi-real time)으로 모델링·업데이트·시각화할 수 있다.

AI가 할 수 있는 일(그리고 하면 안 되는 일)

사고 컴퍼스 월에서 AI가 적절하게 할 수 있는 역할:

트리아지 경로 제안: 환자 상태, 가용 자원, 지리적 제약 등을 바탕으로 가장 적절한 다음 단계를 제안한다. (예: “현재 수용 여력이 있고, 수술실 가동 시간이 빠른 가장 가까운 외상센터는 B병원, 예상 도착→수술실 입실까지 22분”)
알림·에스컬레이션: 우려되는 패턴을 자동으로 표시한다. (예: “3구역 RED 환자 2명의 호흡수가 상승하고 SpO₂가 5분 이상 지속적으로 감소 중”)
부하 분산(load balancing): 특정 병원이 과부하 상태에 빠지지 않도록, 환자 배분을 재조정하는 안을 제시한다.
시나리오 가시화: 헬리패드 폐쇄나 수술실 다운 등 자원 장애가 발생했을 때, “만약에” 시나리오별 영향을 시각화한다.

AI가 해서는 안 되는 역할:

누구를 살리고 누구를 포기할지 결정하는 트리아지 판단 자체를, 임상의 판단 대신 수행하는 것.
설명 없이 “블랙 박스”로 작동하는 것. 고위험 환경에서 투명성은 필수다.

올바르게 사용될 때, AI는 인간 사고 지휘관의 보조자 역할을 한다. 옵션, 위험, 병목을 하이라이트해주지만, 나침반을 쥐고 방향을 정하는 것은 결국 사람이다.

단일 화면 컴퍼스 설계하기

압박이 극심한 상황에서도 사용성을 유지하려면, “사고 컴퍼스 월”은 단일 화면에서 다음 세 가지 질문에 답할 수 있어야 한다.

지금, 가장 위험한 곳은 어디인가?
- RED/YELLOW 환자 군집을 직관적으로 보여주는 시각화.
- 상태 악화를 나타내는 깜빡이거나 맥동하는 표시.
병목 지점은 어디인가?
- 이송·영상검사 대기열.
- 수용 한계에 가까워진 시설.
가장 빠르게 변하고 있는 것은 무엇인가?
- 최근에 트리아지 등급이 바뀐 환자 목록 또는 지도로 표현.
- 구역별로 활력징후 이상 징후의 추세를 보여주는 인디케이터.

구체적인 UI 아이디어:

스윔레인(swimlane) 뷰: 각 레인을 트리아지 카테고리별로 나누고, 환자가 좌→우로 자신의 케어 경로를 따라 이동하는 형태.
존 기반 지도: 현장을 존(Zone) 단위로 나누고, 환자 군집·중증도를 아이콘과 색으로 단순 표시.
타임라인 스트립: 주요 상태 변화가 언제 발생했는지 강조해줘, 사후 분석(after-action review)을 빠르게 할 수 있도록 한다.

이 디지털 컴퍼스는 연필로 그린 물리적 컴퍼스 월과 긴밀히 연결돼 있다. 전원이 나가면 팀은 여전히 벽에 그려진 지도를 보며 일할 수 있고, 네트워크가 복구되면 디지털 트윈이 다시 동기화된다.

결론: 더 똑똑하면서도 더 ‘사람다운’ 혼돈을 향해

응급 트리아지의 미래는 종이를 버리는 데 있지 않다. 종이를 증강(augmented paper) 하는 데 있다. 손으로 쓴 한 장의 태그를, 살아 있고 학습하는 사고 지도의 씨앗으로 바꾸는 것이다.

이를 위해 우리는 다음을 결합할 수 있다.

전통적인 종이 트리아지의 회복력과 속도
가상 트리아지 태그의 동적·업데이트 가능한 특성
인간공학·휴먼 팩터 연구에서 얻은 인간 중심 인사이트
중앙 집중형 디지털 사고 허브의 조정·통합 능력
AI 기반 워크플로의 선제적·예측적 지능

이 모든 것을 더하면, 팀이 혼돈 속에서도 더 큰 명료함과 공감으로 항해할 수 있도록 돕는, 연필로 그린 사고 컴퍼스 월을 만들 수 있다.

화면 속 경보가 임계에 이르기 훨씬 전에, 실제 현장에서는 이미 누군가의 삶이 임계 상황을 맞이하고 있다. 우리의 도구는 이 현실을 존중해야 한다. 모든 것이 망가진 상황에서도 작동할 만큼 단순하면서도, 매초가 중요할 때는 학습하고, 적응하고, 길을 제시할 만큼 똑똑해야 한다.