낙상·욕창 발생확률 빅데이터로 실시간 예측 AI 나왔다
한림대의료원, 환자 낙상·욕창 실시간 예측 AI 모델 개발
(서울=연합뉴스) 김잔디 기자 = 환자가 낙상하거나 욕창이 발생할 확률을 빅데이터를 통해 실시간으로 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. 고위험군 환자에 대한 모니터링 강화로 사고를 미연에 방지하는 데 기여할 것으로 예상된다.
한림대학교의료원은 최근 5년간 낙상 데이터 16만 건, 최근 10년간 욕창 데이터 28만 건을 분석·가공해 입원 환자의 낙상, 욕창 가능성을 예측해주는 AI 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.
낙상 위험 예측 AI 모델에는 환자의 기본정보를 비롯해 낙상 위험을 높이는 약물, 항응고제 투여 여부, 골다공증, 걸음걸이, 인지장애 등 20여가지가 넘는 요인이 반영됐다.
욕창 위험 예측 AI 모델에는 환자가 감각을 인지하는 정도 및 활동 정도, 기동력, 영양 상태, 식이, 기저질환은 물론 습기와 마찰력 등 외부 요인 데이터도 반영됐다.
이렇게 개발된 AI 모델은 입원 또는 수술 후 특정 시점에서만 낙상, 욕창 발생률을 파악할 수 있던 기존 도구와 달리 '실시간'으로 발생 위험을 예측할 수 있는 장점이 있다.
예컨대 의료진이 환자 정보를 조회할 때 AI 모델이 실시간으로 환자의 낙상과 욕창 발생 확률을 계산해 화면에 띄워준다.
일반 병동에서 낙상 예측률 값이 60% 이상으로 나오면 의료진은 특별 간호 프로그램을 가동한다. 일반 병동에서 욕창 예측률 값이 70% 이상이면 환자 모니터링 횟수를 늘리고 보호자에게 안전교육 프로그램도 제공한다.
이강일 의료정보팀장은 "병동 간호사들이 환자 정보를 조회할 때마다 AI 모델이 실시간으로 낙상·욕창 발생 가능성을 계산해 제시한다"면서 "입원환자에게 처방되는 약, 주사제, 처치, 처방 변경 등 의료행위 하나하나에 실시간으로 변하는 낙상·욕창 발생률을 즉각적으로 확인할 수 있다"고 말했다.
이미 한림대의료원 전 병원은 이 AI 모델을 도입해 입원환자 대상으로 낙상과 욕창을 예방하는 데 사용하고 있다.
조혜정 한림대강남성심병원 간호사는 "낙상·욕창 위험도를 실시간으로 파악할 수 있어 고위험군 환자를 맞춤형으로 집중 관리할 수 있게 됐다"면서 "환자와 환자 보호자도 기존에 막연하게 받아들였던 안전사고 위험도를 수치로 접하다 보니 더 조심하게 됐다"고 평했다.
jandi@yna.co.kr
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