입원환자의 낙상과 욕창 발생 가능성을 실시간으로 예측해주는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

한림대학교의료원은 병원 내 안전사고 예방을 위해 낙상과 욕창 데이터를 분석 및 가공하고 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용했다.

‘낙상 위험 예측 AI　모델’에 사용된 데이터는 환자의 기본정보를 비롯해 낙상위험약품, 항응고제 투여 여부, 골다공증, 걸음걸이, 인지장애 등 20여 가지가 넘는다.

기존에 사용하던 낙상, 욕창 예측 도구는 입원이나 수술 후 등 특정 시점에서나 환자의 낙상·욕창 발생률을 고·중·저 3단계로만 파악할 수 있었다. 반면 한림대의료원이 개발한 AI 모델의 가장 큰 특징은 ‘실시간 예측’이 가능하다는 것이다.

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.

한림대의료원 전 병원은 이 AI 모델을 도입해 입원환자 대상으로 낙상과 욕창을 예방하는 데 사용하고 있으며 일반병동에서는 욕창 예측값이 70% 이상, 중환자실에서는 욕창 예측값이 90% 이상일 경우 환자 모니터링 횟수를 늘리고, 보호자 대상 안전교육 프로그램을 제공하는 등 집중관리를 한다.

조혜정 한림대강남성심병원 간호사는 “환자와 환자 보호자도 기존에 막연하게 받아들였던 안전사고 위험도를 수치로 접하다 보니 더욱 경각심 있게 인지하게 됐다”며 “낙상·욕창 예측 AI 모델을 통해 안전사고 발생 감소를 기대할 수 있다”고 말했다.