44만건 데이터 분석해 머신러닝 알고리즘에 적용
낙상·욕창 위험 예측값 기준 이상이면 집중관리 가동
한림대의료원이 입원환자의 낙상과 욕창 발생 가능성을 실시간으로 예측해주는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 낙상과 욕창 등 병원 내 안전사고 예방을 위해 고안된 머신러닝 기반 AI 모델이 나온 것은 처음이라고 밝혔다.
기존에 사용하던 도구는 입원이나 수술 후 등 특정 시점에서 환자의 낙상·욕창 발생률을 고·중·저 3단계로 파악할 수 있었다. 이에 비해 한림대의료원이 개발한 AI 모델은 ‘실시간 예측’이 가능하다는 것이 가장 큰 특징이다.
한림대의료원은 이번 AI 모델을 개발하기 위해 최근 5년간 낙상 데이터 16만건, 최근 10년간 욕창 데이터 28만건을 분석 및 가공해 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용했다.
‘낙상 위험 예측 AI 모델’에 사용된 데이터는 환자의 기본정보를 비롯해 낙상위험 약품, 항응고제 투여 여부, 골다공증, 걸음걸이, 인지장애 등 20여 가지가 넘는다.
‘욕창 위험 예측 AI 모델’은 감각인지, 습기, 활동 정도, 기동력, 영양상태, 마찰력·응전력, 헤모글로빈, 식이, 기저질환 등 20여가지 이상의 데이터를 기반으로 하고 있다.
병동 간호사들이 ‘처방전달시스템(OCS)’에서 환자 정보를 조회할 때마다, AI 모델이 실시간으로 낙상·욕창 발생 가능성을 계산해 제시해준다.
이강일 의료정보팀장은 “입원환자에게 처방되는 약, 주사제, 처치, 처방변경 등 의료행위 하나하나에 실시간으로 변하는 낙상·욕창 발생률을 즉각적으로 확인할 수 있다는 데 의미가 있다”고 말했다.
한림대의료원 산하 5개 병원에서 모두 이번에 개발된 AI 모델을 도입해 입원환자 대상으로 낙상과 욕창을 예방하는 데 사용하고 있다.
욕창 예측값이 기준 이상일 때 환자 모니터링 횟수를 늘리고, 보호자 대상 안전교육 프로그램을 제공하는 등 집중관리를 한다. 낙상 예측값이 기준 이상일 경우 예방적 간호 프로그램을 가동하고 있다.
조혜정 한림대강남성심병원 간호사는 “낙상·욕창 위험도를 실시간으로 파악할 수 있어서 고위험군 환자를 대상으로 맞춤형 ‘집중관리’가 가능하게 됐다”면서 “환자도 기존에 막연하게 받아들였던 안전사고 위험도를 수치로 접하면서 더욱 경각심을 갖고 인지하게 됐다”고 말했다.
한림대의료원은 “낙상과 욕창은 원내감염과 더불어 병원이 환자안전을 위해 가장 중요하게 여기는 부분”이라면서 “낙상과 욕창을 예방하면 전반적인 입원 생활의 질을 높이면서 비용은 크게 절감할 수 있다”고 밝혔다.
한편 한림대의료원은 연내 실용화를 목표로 △동정맥류 혈관협착 예측 △정맥염 예측 △동시처방 유효약제 추천 △연하장애로 인한 흡인성폐렴 예측 등 환자안전관리를 위한 다양한 인공지능 모델을 개발하고 있다.
