■한림대의료원 국내 최초 낙상·욕창 실시간 예측 AI 모델 개발
한림대의료원은 입원환자의 낙상과 욕창 발생 가능성을 실시간으로 예측해주는 인공지능 모델을 개발했다고 15일 밝혔다.
한림대의료원에 따르면 낙상·욕창 등 병원 내 안전사고 예방을 위해 고안된 머신러닝 기반 AI모델이 나온 것은 처음이다.
낙상과 욕창은 원내감염과 더불어 병원이 환자 안전을 위해 가장 중요하게 여기는 부분이다. 이러한 안전사고는 질병의 치료 과정에서 환자의 회복과 예후에도 영향을 미치기 때문에 낙상과 욕창을 예방하면 전반적인 입원 생활의 질을 높이면서 비용은 크게 절감할 수 있다.
한림대의료원은 입원이나 수술 후 등 특정 시점에서 환자의 낙상·욕창 발생률을 고·중·저 3단계로 파악할 수 있던 시스템을 환자의 기본정보 등 20여가지 이상의 데이터를 분석·가공하고 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용해 ‘실시간 예측’이 가능하게 했다고 밝혔다.
이강일 의료정보팀장은 “병동 간호사들이 ‘처방전달시스템’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.
한편, 한림대의료원은 연내 실용화를 목표로 △동정맥류 혈관협착 예측 △정맥염 예측 △동시처방 유효약제 추천 △연하장애로 인한 흡인성폐렴 예측 등 환자안전관리를 위한 다양한 인공지능 모델을 개발하고있다.
