[헬스코리아뉴스 / 서정필] 한림대학교의료원이 입원환자의 낙상과 욕창 발생 가능성을 실시간으로 예측해주는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 낙상·욕창 등 병원 내 안전사고 예방을 위해 고안된 머신 러닝(machine learning) 기반 AI 모델이 나온 것은 이번이 처음이다.
연구팀은 AI 모델을 개발하기 위해 최근 5년간 낙상 데이터 16만 건, 최근 10년간 욕창 데이터 28만 건을 분석·가공해 최적화된 머신 러닝 알고리즘에 적용했다.
낙상 위험요인을 예측하기 위해 환자 기본 정보를 비롯해 낙상위험약품, 항응고제 투여 여부, 골다공증, 걸음걸이, 인지장애 등 20여 개의 데이터가 활용됐다. 욕창에 대해서는 감각인지, 습기, 활동 정도, 기동력, 영양상태, 마찰·응전력, 헤모글로빈, 식이, 기저 질환 등 요인을 살폈다.
AI 모델을 실제 적용할 경우, 의료진이 환자 정보를 조회할 때 AI모델이 실시간으로 환자의 낙상·욕창 발생 예측률을 계산한다.
일반병동 기준으로 낙상·욕창 예측률 값이 각각 60%, 70% 이상이면 특별 간호 프로그램이 가동된다. 중환자실은 욕창 예측값이 90% 이상이면 환자 모니터링 횟수를 늘리고 보호자 대상 안전교육 프로그램을 제공한다.
병원 측은 “이번 모델로 실시간 위험도를 예상해 환자 맞춤형 집중 관리가 가능해졌다”고 전했다.
이강일 한림대학교의료원 의료정보팀장은 “병동 간호사들이 ‘처방전달시스템(OCS)’에서 환자 정보를 조회할 때마다, AI 모델이 실시간으로 낙상·욕창 발생 가능성을 계산해 의료진에게 제시한다”며 “입원환자에게 처방되는 약, 주사제, 처치, 처방변경 등 의료행위 하나하나에 실시간으로 변하는 낙상·욕창 발생률을 즉각적으로 확인할 수 있는데 의미가 있다”고 말했다.
조혜정 한림대강남성심병원 간호사는 “기존에 막연하게 받아들였던 낙상·욕창 안전사고 위험도를 수치로 접하다 보니 더욱 경각심 있게 인지하게 됐다”며 “낙상·욕창 예측 AI 모델을 통해 안전사고 발생 감소를 기대할 수 있다”고 얘기했다.
