An Interface Framework for Pre-Review and Evidence Checking from a Distributed Cognition Perspective : A Case Study of a 3D ECG-Based Deep Learning Decision Support System

응급·중증 환경에서 12채널 심전도 판독은 신속해야 하지만, 분절된 리드 신호를 반복 비교·통합해야 해 탐색·인지부하가 크다. 본 연구는 이를 개인 숙련이 아닌 ‘표현/작업분담’ 문제로 보고, 분산인지 기반의 예비판독-검증 인터페이스 프레임워크를 제안한다. 3D 심전도는 최종 결론이 아니라 예비판독 단서로 제시되며, 단서는 즉시 해당 리드·시간구간의 12채널 파형으로 연결되어 근거 검증을 수행한다. 전이 규칙, 시간창·리드그룹·스케일의 의미 앵커, 과신을 막는 신뢰 가드레일을 포함한다. 동일 입력으로 기존 12채널 단독 흐름과 제안 흐름을 사례 비교해, 예비판독이 탐색을 정렬하고 검증이 근거 확인을 통해 판단을 회수하며 표현 간 단절·해석 불일치를 완화함을 확인했다. 이 연구는 3차원 심전도 변환과 딥러닝 기반 의사결정지원 기술을 전제로, 임상 판단 경험이 안전하고 일관되게 수행되도록 하는 인터페이스 프레임워크를 설계 지식으로 정식화했다는 점에 의의가 있다.