Legal and Policy Analysis of AI-Based Emergency Triage Systems: A Comparative Legal Analysis of the Canadian Framework

이 논문은 한국형 응급환자 분류도구(KTAS)의 한계와 인공지능(AI) 기반 응급도 분류체계 도입의 필요성을 분석하고, 캐나다 제도와의 비교법적 고찰을 통해 향후 법적·제도적 기반 마련 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. KTAS 및 병원 전(前) 한국형 응급환자 분류도구(Pre-KTAS)는 전국적으로 운영되며, 응급환자의 응급도를 표준화된 방식으로 분류하고 있으나 평가자의 주관성에 크게 의존하고 있어 일관성과 신뢰성에 구조적 한계가 존재한다. 응급의료 현장의 이러한 구조적 한계를 해결하고자 보건복지부는 중증도 분류와 응급상황 예측 등 AI 기술의 응급의료 현장 적용을 본격화하고 있다.이에 본 논문은 AI 기반 응급환자 분류체계 실현을 위한 국내 법·제도를 분석하고, 캐나다의 「인공지능 및 데이터 법안(AIDA)」과 「온타리오 개인 건강정보 보호법(PHIPA)」을 중심으로 비교법적 시사점을 도출하였다. 분석 결과, 응급환자 분류체계에 AI를 적용하기 위해서는 관련 법적 기준의 명확화, 응급의료정보 연계·표준화의 법적 기반 강화, 데이터 이차활용에 대한 법적 근거 정비, 연구윤리 심의 절차의 통합과 효율화가 필요한 것으로 나타났다. 이는 AI 기반 응급환자 분류체계의 안전하고 신속한 구현을 위한 핵심 인프라로 작용할 수 있을 것이다.