낙상·욕창은 질병 치료과정에서 환자의 회복과 예후에 상당한 영향을 미친다. 낙상·욕창 관리에 철저해야 입원생활의 질을 높이면서 빠른 퇴원으로 전체 치료비를 줄일 수 있다. 병원에서도 환자 안전과 병원 내 감염을 막기 위해 가장 중요하게 여긴다.
이를 통해 한림대병원은 실시간 위험도를 예상해 환자 맞춤형 집중 관리가 가능해졌다는 평가다. 기존에 사용하던 낙상·욕창 예측도구는 한계를 개선한 것이다. 기존에는 입원이나 수술 후 특정 시점에서나 환자의 낙상·욕창 발생률을 고·중·저 3단계로만 파악할 수 있었다.
이강일 의료정보팀장은 “병동 간호사들이 ‘처방전달시스템(OCS)’에서 환자 정보를 조회할 때 마다, AI 모델이 실시간으로 낙상·욕창 발생 가능성을 계산해 의료진에게 제시한다”면서 “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. 낙상·욕창 예측 AI 모델을 통해 안전사고 발생 감소를 기대할 수 있다”고 말했다.
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.
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