한림대의료원, 진료 현장에 42개 AI 예측 모델 개발·도입

한림대학교의료원(의료원장 김용선, 이하 의료원)이 진료 현장에 42개의 인공지능(AI) 예측 모델을 개발·도입했다고 1일 밝혔다.

의료원은 2020년부터 환자에게서 발생할 수 있는 안전사고를 빠르게 예방하여 환자 생명을 살리고 환자 안전을 높이기 위해 의료 AI 예측 모델 개발에 나섰다. 지금까지 개발한 AI 예측 모델은 ▲낙상·욕창 예측 모델 ▲투석 환자 동정맥루 혈관 협착 예측 모델 ▲정맥염 발생 예측 모델 ▲고혈압 합병증 예측 모델 ▲당뇨병 합병증 예측 모델 ▲CRE·CPE 감염 발생 예측 모델 ▲응급실 내원 환자 욕창 발생 예측 모델 ▲섬망 발생 예측 모델 등으로 응급환자·외래환자·입원환자에게 사용하고 있다.

의료원 산하 정보관리국은 ’환자 안전‘을 최우선 가치로 삼고 병원에서 쉽게 발생하는 질병·사고의 우선순위를 정하여 AI 예측 모델 개발을 구상했다. 이후 AI 딥러닝·머신러닝 신기술 확보를 위해 자체 내부 강사를 육성한 뒤 커리큘럼을 만들어 정보관리국 개발자 대상으로 내부 교육을 시행하고, 개발자가 액션 러닝을 시행하며 AI 예측 모델을 개발했다. 이렇게 개발한 AI 예측 모델을 디지털종합의료정보시스템(Refomax, 리포맥스)에 탑재해 지금의 예측 모델이 탄생했다.

의료원은 42개 AI 예측 모델은 국내 의료기관 중 최다 개발 및 적용 건수라며, 평균 예측률은 87%에 달한다고 밝혔다. 이어 예측률이 높은 이유는 전자의무기록(EMR)에서 평균 10년 치의 환자 데이터를 활용했기 때문이라며, 진료과, 나이, 성별, 진료요일, 진단 코드 등 학습 변수(데이터)를 분석 및 가공하여 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용했다고 설명했다.

AI 예측 모델은 의료진이 처방 전달 시스템(OCS)에서 환자 정보를 조회할 때마다 실시간으로 발생 가능성을 계산해 제시한다. AI가 매 순간 변하는 환자 정보를 바탕으로 발생 가능성을 계산하며, 이 예측값에 따라 환자를 고·중·저위험군으로 분류한다.

한림대학교춘천성심병원 장경희 간호팀장은 “흡인성 폐렴 가능성을 실시간으로 파악하는 것이 가능한 덕분에 노인 등 고위험군 환자를 대상으로 맞춤형 관리가 가능해졌다”며, “이 AI를 통해 흡인성 폐렴 외에도 연하장애나 흡인 때문에 나타날 수 있는 다양한 응급상황을 예방하는 활동도 할 수 있다”고 말했다.

한편, 의료원은 예측 모델 도입으로 의료진 효율성도 높아졌다고 평가했다. 그동안 예측 모델이 개발되기 전에는 소수의 의료진이 수백 명의 환자를 동시에 모니터링하는 것이 쉽지 않았는데 지금은 예측 모델의 예측 정확도가 높기에 환자 상태가 나빠지기 전에 미리 위험도를 파악할 수 있는 것만으로도 의료진의 업무 효율성이 커질 수밖에 없다는 설명이다.

한림대학교강남성심병원 임은주 간호부장은 “환자와 환자 보호자도 기존에 막연하게 받아들였던 안전사고 위험률을 수시로 접하다 보니 더욱 경각심 있게 인지하게 됐다”며 “AI 예측 모델 도입이 실제 환자안전사고 발생 감소로 이어져 안전한 병원 문화 정착에 기여하고 있다”고 말했다.