AI 딥러닝으로 심정지 예측···의정부을지대병원, 고위험 환자 생명 살려

퇴원 이틀 앞둔 입원환자 심정지 기준 수치 넘겨
시스템 도입 후 일주일 만에 고위험 환자 조기 발견
환자 주요 활력 징후 빅데이터 딥러닝 기술로 분석
이승훈 병원장 "의료진 조기 투입, 안전관리 효과 높인다"

의정부을지대학교병원. 사진 제공=의정부을지대병원

[서울경제]

지난 7일 오후 3시께 입원환자의 상태를 체크하던 의정부을지대학교병원 신속대응팀은 모니터에 53세 A 환자 수치를 보고 다급해졌다. A 환자의 심정지 발생 위험도가 기준 수치인 85%를 넘어 87%로 측정됐기 때문이다. 신속대응팀 의료진은 긴급하게 모여 환자에게 수액과 항생제 치료 등 응급조치를 하고 CT촬영 후 중환자실로 옮겼다. CT촬영 결과 A 환자는 신우신염에 의한 패혈증이 생겼고 이 때문에 심정지 발생 위험도가 87%까지 상승했다.

이튿날 퇴원을 앞 둔 A 환자에 대한 패혈증 치료가 늦어졌다면 생명을 잃을 수도 있는 긴박한 상황이었다. 신속한 대응으로 A 환자는 상태가 호전돼 일반 병실로 복귀했다.

선현우 신속대응팀장은 “인공지능 기반 심정지 예측 시스템 도입 후 환자를 살린 첫 사례로, 일반병동에 입원 중인 고위험환자를 조기에 예측·발견해냄으로써 중환자실 이송 등 신속한 대응을 할 수 있었다”고 말했다.

의정부을지대병원이 이달 1일 인공지능(AI) 기반 심정지 예측 시스템을 도입했다. 이번에 도입한 시스템은 의료 인공지능 기업 뷰노가 개발한 ‘뷰노메드 딥카스’로, 입원환자의 나이·성별·혈압·맥박·호흡·체온 등 주요 활력 징후를 빅데이터 딥러닝 기술을 이용해 분석하고 24시간 이내 심정지 발생 위험도를 0~100% 사이의 점수로 의료진에 제공한다.

의정부을지대병원은 이 시스템을 일반병동에 입원한 19세 이상 환자 대상으로 제공하고 있다. 이 시스템을 적용한 지 일주일 만에 입원환자의 생명을 살리는 데 결정적인 역할을 한 사례가 나오면서 입원 환자의 안전관리 질이 더 향상될 것으로 병원 측은 기대하고 있다.

이승훈 의정부을지대병원장은 “일반병동에서도 중증환자 발생 가능성을 능동적으로 대비할 수 있고 심정지 환자에 대한 신속대응팀 등 전문 의료진이 조기 투입돼 입원환자 안전관리에 효과를 높일 것으로 기대한다”며 “환자의 안전관리와 의료의 질 강화에 최선을 다하겠다”고 말했다.

의정부=이경환 기자 lkh@sedaily.com