인천광역시 응급의료 통합관제 플랫폼 (응급ON)
인천응급맵(I-MAP) · 인천최종핫라인(I-NET) 통합 관제 시스템 V10.0
LIVE
2026.06.12
응급ON · 인천응급맵(I-MAP) + 인천최종핫라인(I-NET)
인천광역시 응급의료
통합관제 플랫폼
응급ON
인천응급맵(I-MAP)으로 부적정 이송·수용곤란 의심사례를 CNC·UPC·UCC 3단계로 분류·시각화하고, 인천최종핫라인(I-NET)으로 응급의료기관 간 실시간 소통·협력을 지원합니다. 모니터링·관제·소통·책임을 하나의 플랫폼에서 통합합니다.
데이터 시각화로 복잡한 응급의료 현장을 명확하게 소통합니다.
응급ON V10.0 · I-MAP + I-NET · 2026
KSY · LIH
CNC
1순위 · 조정과 개선 모두 가능한 의심사례
UPC
2순위 · 조정은 불분명하나 개선 가능한 사례
매월 사례 수집
→
3단계 분류
→
데이터 시각화
→
소통·해결책
→
재발 방지
① 1순위 · 최우선
CNC
조정·개선 모두 가능
- 조정 가능성 명확히 확인
- 개선 방안 즉시 실행 가능
- 우선 집중 분석·환류 대상
② 2순위 · 개선 가능
UPC
조정 불분명 · 개선 가능
- 조정 여부는 불확실
- 데이터 분석 후 개선 가능
- 패턴 파악 → 프로토콜 보완
③ 3순위 · 구조적 한계
UCC
조정·개선 모두 어려움
- 구조적 의료자원 부족
- 단기 개선 난이도 높음
- 정책·자원 확보 건의 대상
01 · 지리적 시각화
이송 현황을 지도로
인천·부천·시흥 21개 응급의료기관의 실시간 수용 상태와 이송 흐름을 지리 정보 기반으로 통합 시각화합니다.
CNC —
1순위 · 조정과 개선 모두 가능한 의심사례
UPC —
2순위 · 조정은 불분명하나 개선 가능한 사례
UCC —
3순위 · 조정과 개선 모두 어려운 구조적 사례
지도
자동
마커
CNC · 조정 명확
UPC · 개선 가능
UCC · 개선 어려움
권역응급의료센터
지역응급의료센터
지역응급의료기관
I-NET · 광역 연계
I-MAP 분류 체계
1
2
3
1 · CNC
수용 가능 병원 있음에도 조정 실패 · 개선 시급
2 · UPC
반복 이송문의 · 개선 가능 패턴
3 · UCC
구조적 의료자원 부족 · 개선 어려움
지역별 TOP 5
분류 현황
시기 영향 분석 · NEDIS 2018-2024
코로나·의료대란이 인천 응급의료에 준 충격
Pre-COVID(18-19) → COVID(20-22) → 정상화(23) → 의료대란기(24) 4단계 비교 · 309만 건 NEDIS 사전집계 기반 · Wilson 95% CI 동반
시기 영향 분석
4단계 시기 비교
인천 응급실 7년치(309만 건)를 4개 시기로 나눠 통계적으로 의미있는 차이를 검정합니다.
- Pre-COVID (18-19) — baseline (정상)
- COVID (20-22) — 응급실 내원 −22%
- 정상화 (23) — 회복기
- 의료대란기 (24) — 전공의 사직 영향
시기별 KPI 비교
총건수 · 119 · 입원 · 전원
월별 추세 (STL 분해)
84개월
시군구별 의료대란기 충격
24년 vs Pre
비교 분석
추이 비교 분석
CNC·UPC·UCC 분류별 발생 건수를 전년도 또는 타 지역 평균과 비교해 이송 개선 추이를 분석합니다.
비교 분석
추이 비교
CNC·UPC·UCC 분류별 발생 건수를 전년도 또는 타 지역 평균과 비교해 이송 개선 추이를 분석합니다.
- CNC/UPC/UCC 전년도 동기 증감률
- 인천·부천·시흥 지역 간 비교
- KTAS 중증도별 분포 변화
- 분류별 개선·악화 트렌드
이송 건수 추이 비교
월별
I-MAP 분류별 월별 발생 추이
CNC · UPC · UCC
KTAS 중증도 분포
1~5단계
I-MAP 분류 현황
파이
이송 흐름 & 네트워크
이송 경로 시각화
CNC·UPC·UCC 분류별 이송 출발지·목적지 흐름과 인천·부천·시흥 병원 간 네트워크 연결 구조를 시각화합니다.
이송 흐름 & 네트워크
이송 경로
CNC·UPC·UCC 분류별 이송 출발지·목적지 흐름과 인천·부천·시흥 병원 간 네트워크 연결 구조를 시각화합니다.
- 링크 두께 = 이송 건수 (CNC/UPC/UCC 색 구분)
- 왼쪽: 수용곤란 발생 지역
- 오른쪽: 최종 수용 병원
- 노드 크기 = 수용 건수 규모
- CNC 루트 = 개선 가능 구간
NEDIS 7년 전원 네트워크
인천 21개 응급의료기관 간 환자 전원 흐름은
[전원 네트워크]
탭에서 풀스크린으로 확인 가능합니다.
지역-병원 간 이송 흐름
Sankey
병원 네트워크
Network
NEDIS 시군구 흐름
인천 시군구별 응급의료기관 내원 현황
NEDIS 309만 건 (2018~2024) · 인천 10개 시군구에서 각 응급의료기관으로의 내원 흐름.
Sankey 두께는 내원 환자 수를 나타냅니다.
NEDIS 7년치 요약
대상 기관
총 내원 환자
명
중증 환자 비율
Sankey 읽는 법
· 왼쪽 노드 = 시군구 (환자 거주지)
· 오른쪽 노드 = 응급의료기관
· 링크 두께 = 내원 환자 수
· 자료: NEDIS ptmiemcd (2018~2024)
시공간 패턴
수용곤란 발생 패턴
UCC·UPC 수용곤란 사례의 발생 시간대·지역·사유를 다차원 분석해 구조적 개선 지점을 파악합니다.
시공간 패턴
발생 패턴
UCC·UPC 수용곤란 사례의 발생 시간대·지역·사유를 다차원 분석해 구조적 개선 지점을 파악합니다.
- 야간·주말 UCC 집중 시간대 파악
- 지역별 CNC/UPC/UCC 발생 분포
- 월별·계절별 수용곤란 패턴
- 수용곤란 주요 사유 키워드 분석
수용곤란 주요 사유 키워드
Word Cloud
골든타임 히트맵
지역 × 시간대
시간대별 발생 추이
0~23h
지역별 발생 현황
Bar
월별 발생 추이
Line
I-MAP 분류
Pie
데이터베이스
이송 사례 DB
I-MAP 판별 완료된 부적정 이송·수용곤란 의심사례 전체 목록. CNC·UPC·UCC 분류 기반 검색·다운로드.
데이터베이스
이송 사례 DB
I-MAP 판별 완료된 부적정 이송·수용곤란 의심사례 전체 목록. CNC·UPC·UCC 분류 기반 검색·다운로드.
- CNC (Clearly Needs Coordination): 수용 가능 병원 있음에도 이송 조정 실패 — 개선 시급
- UPC (Unclear, Potentially Improvable): 반복 이송문의·지연 패턴 — 조정 개선 가능성 있음
- UCC (Unclear, Challenging to Correct): 의료자원 부족·구조적 문제로 개선 어려운 사례
- 지역·기간별 필터 · Excel 내보내기
응급의료자원 현황
병원 수용 현황
인천시 응급의료기관의 질환별 수용률과 이송 병원 현황을 모니터링합니다.
응급의료자원 현황
병원 수용 현황
인천시 응급의료기관의 질환별 수용률과 이송 병원 현황을 모니터링합니다.
필터
수용 현황 지도
카테고리별 수용률
질환별 TOP 병원
병원-질환 히트맵
I-NET 현황
네트워크 이송 현황
인천·부천·시흥 응급의료기관 간 I-NET 이송 패턴을 실시간으로 모니터링합니다.
I-NET 현황
네트워크 이송 현황
인천·부천·시흥 응급의료기관 간 I-NET 이송 패턴을 실시간으로 모니터링합니다.
I-NET 총 건수
UPC · 수용주의
UCC · 수용곤란
수용 병원 수
지역별 분포
수용 병원 현황
NEDIS 119분석 · 2018-2024
응급실 내원 현황
인천 응급실 내원 309만 건 (2018~2024) · 지역·KTAS·연령군 기반 분석
NEDIS 119분석
응급실 현황
전국 응급실 내원 현황 · 지역·KTAS 기반 최적 병원 즉시 추천
전체 응급실 내원
119 구급차 이송
가장 붐비는 지역
최다 수용 지역
검색 결과는 팝업으로 표시됩니다
KTAS 중증도 분포
1~5단계
내원 수단
Pie
응급 결과
Pie
NEDIS 혼잡도 분석 · 2018-2024
응급실 혼잡도 · 119 이송 패턴
인천 NEDIS 7년치 (2018~2024, 309만 건) · 시간대·요일·지역별 응급실 혼잡도 분석
NEDIS 혼잡도 분석
응급실 혼잡도
시간대별 응급실 혼잡도와 119 이송 패턴을 분석합니다.
혼잡 피크 시간대와 병원별 이송 집중 현황을 파악해 효율적인 이송 체계 를 수립합니다.
혼잡 피크 시간대와 병원별 이송 집중 현황을 파악해 효율적인 이송 체계 를 수립합니다.
시간대별 119 이송량
0~23h
시간대별 응급실 혼잡도
병원별
병원별 119 수용 현황
Bar
인천 부적정 이송·수용 사례 관리 대시보드
사례 로딩 중…
조회기간
~
분석 방법론
이 대시보드의 모든 통계 지표·차트가 어떻게 산출되는지
한 곳에서 확인할 수 있습니다.
각 차트의
아이콘을 클릭하면
해당 지표의 산출식·검정 결과·표본수·한계가 표시됩니다.
데이터 보호 & 안전장치
응급ON이 적용하는 개인정보 보호 원칙 — 클릭하면 처리방침 전문을 확인할 수 있습니다
개인정보 미수집
이름·주민번호·연락처 입력 항목 없음. 회원가입·로그인 절차 없음. NEDIS 통계는 집계값 전용으로 개인 단위 기록 미포함.
AI 전송 최소화
Gemini AI(Google) 전송 시 지역(구 단위)·응급도·주증상 분류값만 전달합니다. 이름·주민번호·원문 텍스트는 전송되지 않습니다.
음성 입력 보호
Web Speech API(Google)에서 텍스트 변환 후 분류값만 추출. 원문 음성·텍스트 미저장. 이름·주민번호 발화 금지 안내 표시.
채팅 자동 마스킹
채팅 입력 시 전화번호·주민번호·차량번호를 자동 마스킹 후 서버 전달. 구급 이송 기록은 구(區) 단위·응급도·병원명·소요시간만 포함.
I-NET 핫라인 · 운영자 콘솔
공지 관리 + 실시간 채팅
PC 화면에서 입력한 공지는 모든 모바일·PC 사용자 채팅방 상단에 즉시 노출됩니다. 채팅도 모바일과 동일한 핫라인을 공유합니다.
공지사항
운영자 입력
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(없음)
최근 공지 이력
I-NET 핫라인 채팅
실시간 대화
· 모바일/PC 공유
이름
중증응급질환 분석 · NEDIS 2018-2024
D23 질환 35종 확률 모델
NEDIS 7년치 309만 건 기반 · 중증응급질환(D23) KTAS별 발생률 · 중증확률→5단계 문구 변환 체계 (Wilson CI + 상대위험도 보정)
분석 방법론
중증 확률 → 문구 변환
규칙 기반 컷오프 + Wilson 95% CI + 상대위험도(RR) 보정
1단계: 글로지스틱 회귀 (Slim Model)
KTAS·연령군·D23코드·바이탈 조합을 입력받아 중증응급 확률(0~1)을 산출합니다.
2단계: Wilson 신뢰구간
이항 비율의 95% 신뢰구간 — 소표본 환경에서도 안정적인 추정 제공.
3단계: 상대위험도(RR) 보정
배경 발생률 대비 RR > 2 필터 적용 → 임상적으로 유의한 질환만 상위 노출.
4단계: 규칙 기반 문구 변환
effectiveProb (Wilson CI 하한 × 가중치) → 5단계 분류.
KTAS·연령군·D23코드·바이탈 조합을 입력받아 중증응급 확률(0~1)을 산출합니다.
2단계: Wilson 신뢰구간
이항 비율의 95% 신뢰구간 — 소표본 환경에서도 안정적인 추정 제공.
3단계: 상대위험도(RR) 보정
배경 발생률 대비 RR > 2 필터 적용 → 임상적으로 유의한 질환만 상위 노출.
4단계: 규칙 기반 문구 변환
effectiveProb (Wilson CI 하한 × 가중치) → 5단계 분류.
확률 → 문구 변환 기준
30% 이상
매우 높음 — 즉각 대비
15~30%
높음 — 수용 준비
5~15%
보통 — 자원 점검
1~5%
낮음 — 일반 처치
1% 미만
매우 낮음
KTAS 최솟값 보정 적용 (예: D23_01·KTAS1 → 하한 30% 보장)
AUC = 0.792 · 중증 정의: 사망/중환자실/수술 중 1개 이상
AUC = 0.792 · 중증 정의: 사망/중환자실/수술 중 1개 이상
D23 × KTAS 발생률 히트맵
단위: %
고위험 질환 Top 15
KTAS 1·2 기준
구급 이송 분석 · I-MAP 누적 기록
이송 통계 대시보드
I-MAP 앱을 통한 구급 이송 요청 기록 분석 · 소요시간·KTAS·지역·병원별 현황 · dispatch_log 기반
일별 이송 건수
누적
KTAS 분포
Pre-KTAS
병원별 이송 건수
상위 10
KTAS별 이송 소요시간
분
이송 중
접속 중
오늘 총 이송
이용 병원 수
KTAS 1·2
날짜
● LIVE
병원 선정 지연 — 미선정 환자
0
구급대원이 "병원 못 찾음"을 직접 신고한 케이스. 카드의
[우리가 받겠습니다]
클릭 시 즉시 알림 전송.
현재 미선정 환자 없음 — 모바일 ER 선정에서 ‘병원 못 찾음’을 누르면 즉시 표시됩니다.
오늘 이송 현황
KTAS 중증도 분포
병원별 이송 건수
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이송 중
(I-MAP)
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