AI 예측모델 인포그래픽 / 한림대의료원

급변하는 기술의 세계에서 인공지능(AI)은 의료 분야에서도 혁신적인 변화를 이끌고 있다.

헬스케어에 있어 AI의 활용은 이미 다양한 방식으로 실현되고 있으며 한림대의료원은 그 중에서도 환자안전을 위한 AI 예측모델 개발에 선구적인 역할을 해오고 있다.

특히 2020년부터 시작된 이들의 AI 예측모델 개발은 병원 내 안전사고 예방을 목표로 빠르게 진화하고 있으며 현재 42개의 예측모델이 진료 현장에 적용되고 있다.

한림대의료원의 정보관리국은 ‘환자안전’을 최우선으로 내세우며 병원에서 자주 발생하는 사고와 질병을 우선적으로 분석하고 AI를 통해 환자의 상태를 예측하여 미리 대응할 수 있는 모델을 구상했다.

자체적으로 딥러닝과 머신러닝 기술을 확보하기 위해 내부 강사를 육성하고 교육 프로그램을 마련했으며 교육을 마친 개발자들은 액션러닝을 통해 예측모델 개발에 나섰다.

이러한 모델들은 디지털종합의료정보시스템인 리포맥스(Refomax)에 탑재되어 현재 병원 전반에 걸쳐 적용되고 있다.

한림대의료원이 개발한 예측모델 중 주요 예로는 ▲낙상·욕창 예측모델 ▲투석환자 동정맥루 혈관 협착 예측모델 ▲고혈압 및 당뇨병 합병증 예측모델 ▲CRE·CPE 감염 발생 예측모델 등이 있으며 이러한 모델들은 입원환자와 외래환자의 상태를 사전에 예측하고 위험성을 평가하는 데 큰 도움을 주고 있다.

이를 통해 의료진은 환자 상태에 따라 위험도를 분류해 고위험군 환자에게 보다 맞춤형 관리를 제공할 수 있다.

한림대의료원 108병동 간호사를 대상으로 한 설문조사에 따르면 AI 예측모델 도입 이후 환자상태 파악이 실시간으로 가능해졌으며 업무의 효율성이 크게 향상되었다고 응답한 비율이 97%에 달했다.

이들은 AI가 실시간으로 발생 가능성을 계산해 제시해주기 때문에 환자의 상태가 악화되기 전에 예방조치를 취할 수 있어 의료진의 업무 부담이 줄어들었다고 답했다.

또한, AI 예측모델은 환자와 보호자에게도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 흡인성 폐렴 등 주요 위험 상황을 사전에 예측하고 예방할 수 있어 환자들이 보다 안전하게 치료받을 수 있는 환경이 조성되고 있으며 환자 보호자들은 AI를 통한 사전 대처에 깊은 신뢰와 만족을 표하고 있다. 한 보호자는 남편의 폐렴 발생 가능성을 미리 예측하고 선제적으로 대처한 사례를 통해 의료진의 세심한 관리에 감사를 느꼈다고 전했다.

임은주 간호부장은 “AI 예측모델이 병원 내 안전사고 예방에 실질적으로 기여하고 있다”며 “환자안전사고 발생을 줄여 안전한 병원문화를 정착시키고 있다”고 평가했다.

한림대의료원은 올해 안으로 추가적으로 4개의 AI 예측모델을 개발하여 현장에 적용할 예정이며 앞으로도 환자안전을 위해 지속적으로 AI 기술을 발전시켜 나갈 계획이다.

이번 한림대의료원의 AI 예측모델 도입은 의료진뿐 아니라 환자와 보호자들에게도 긍정적인 결과를 이끌어냈으며 환자안전 강화를 통해 VOC(고객의 소리)도 감소하는 등 병원 전반에 긍정적인 변화를 불러일으켰다.

안티에이징뉴스 박원빈 기자 wbpark@medichacha.co.kr 박원빈 기자의 기사 더보기

저작권자 ⓒ 안티에이징뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지