입원환자의 낙상과 욕창 발생을 인공지능(AI)로 예측할 수 있게 됐다.
한림대의료원은 최근 5년간 낙상 데이터 16만 건, 최근 10년간 욕창 데이터 28만 건을 분석 데이터가 든 인공지능을 개발했다고 15일 밝혔다.
이번에 개발된 인공지능 모델의 특징은 실시간 예측이다. 이강일 의료정보팀장에 따르면 병동 간호사가 처방전달시스템(OCS)을 통해 환자 정보 조회시 AI 모델이 실시간으로 낙상·욕창 발생 가능성을 계산해 의료진에게 제시한다.
약물처방이나 변경 시에 실시간으로 낙상과 욕창 발생률을 확인할 수 있는 장점이 있다. 기존 예측도구는 입원이나 수술 후 등 특정 시점에서나 환자의 낙상·욕창 발생률을 고·중·저 3단계로만 파악할 수 있었다.
현재 한림대의료원 산하 모든 병원에 예측인공지능 모델을 도입했으며 일반병동과 중환자실의 욕창 예측치가 70%와 90% 이상일 경우 환자 모니터링 횟수를 늘리고, 보호자 대상 안전교육 프로그램을 제공하는 등 집중관리를 한다. 낙상은 욕창보다 더 낮은 예측치에서부터 예방적 간호 프로그램을 가동 중이다.
조혜정 한림대강남성심병원 간호사는 "낙상·욕창 위험도를 실시간으로 파악할 수 있어서 고위험군 환자를 대상으로 맞춤형 ‘집중관리’가 가능해졌다"면서 "환자와 환자 보호자도 기존에 막연하게 받아들였던 안전사고 위험도를 수치로 접하다 보니 경각심이 높아졌다"고 말했다.
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