일반병실 환자 패혈증 조기 발견...의료진 투입·중환자실 이송
의정부을지대병원 '뷰노메드 딥카스' 도입…"환자 안전 제고"

지난 7월 7일 금요일 오후 3시. 입원환자 상태를 살펴보던 의료진에게 위기 신호가 포착됐다. 인공지능(AI)이 예측한 A 환자의 심정지 발생 위험도가 기준 수치(85점)를 넘어 87점까지 상승한 것.

퇴원을 하루 앞둔 A 환자는 갑자기 의료진이 달려오자 어리둥절했다. 지난 6월 26일 뇌동맥류 수술을 받은 53세 남성 A 환자는 "당시 오전에 퇴원을 결정했는데 오후부터 컨디션이 조금 저하됐다. 갑자기 미열이 있고 약간 기운이 없는 정도였는데, 검사와 치료가 필요하다고 해서 무척 당혹스러웠다"고 돌이켰다.

의료진은 A 환자에게 즉시 수액과 항생제 치료 등 응급조치를 취하고, CT촬영 후 중환자실로 이송했다. CT촬영 결과, A 환자는 신우신염에 의한 패혈증이 발생한 것으로 나타났다.

패혈증은 신속히 치료하지 않으면 생명을 잃을 수도 있다. 신경외과·신경과·중환자외상외과 교수가 협진하며 24시간 연속 투석 등 집중치료를 진행했다. 다행히 A 환자는 인공호흡기 부착이나 침습적 처치 등 없이도 상태가 호전, 일반병실로 옮겼다.

의정부을지대병원은 지난 7월 1일 의료 인공지능 기업 뷰노가 개발한 AI 기반 심정지 예측 시스템 '뷰노메드 딥카스'를 도입했다.

의정부을지대병원은 "일반병동에 입원 중인 고위험환자를 조기에 예측·발견해 중환자실 이송 등 신속히 대응할 수 있었다. 앞으로 일반병동에서도 중증환자 발생 가능성에 능동적으로 대비하고, 위험 환자군에 전문의료진을 조기 투입하는 등 원내 입원환자 안전관리 질이 더욱 향상될 것으로 기대한다"고 전했다.

뷰노메드 딥카스는 입원 환자의 나이·성별·혈압·맥박·호흡·체온 등 주요 활력징후를 빅데이터 딥러닝 기술로 분석하고, 24시간 이내 심정지 발생 위험도를 개별 환자 특성에 맞춰 예측해 0~100% 점수로 의료진에 제공한다. 의정부을지대병원은 일반병동에 입원한 19세 이상 환자를 대상으로 해당 서비스를 제공하고 있다.

김미경 기자 다른기사 보기