보건타임즈 : 한림대 춘천성심병원, '흡인성 폐렴 예측 AI 모델' 개발

AI가 '실시간 흡인성 폐렴 발병 가능' 계산해 의료진에 제시
인공지능 모델, 전 병원에 도입, '입원환자 진료'에 사용할 예정

[보건타임즈] 한림대 춘천성심병원이 국내 최초로 삼킴(연하)장애에 의한 흡인성 폐렴 발병 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발해냈다.(사진 上= 한림대춘천성심병원 의료진이 흡인성 폐렴 인공지능 모델이 ‘고위험군’으로 분류한 환자 정보를 살피고 있다. 中= 의료진의 환자 정보 조회 화면. 인공지능 모델이 흡인성 폐렴 발생 가능성을 계산해 고·중·저위험 3단계로 구분한다. 흡인성 폐렴 고위험 환자 발생 시 의료진은 특별 간호 프로그램을 가동한다. 下=한림대춘천성심병원 간호사가 2시간 간격 자세 바꿔주기, 기침 유도 등 흡인성 폐렴 고위험 환자를 돌보고 있다.)

삼키지 못해 발생하는 흡인성 폐렴은 식도로 넘어가야 할 음식물이 기도를 통해 폐에 들어가 염증을 일으켜 발생하는 질환이다.
흡인성 폐렴은 병원 입원환자의 주요 사망원인으로 꼽힌다.
면역기능이 떨어져 있는 환자에 흡인성 폐렴이 발병할 경우 심각한 원내 감염으로 이어질 수 있다.

특히 체내 각 기관 내 삽관을 한 중환자실 입원환자, 면역력이 약한 노인환자는 폐의 방어기전이 떨어져 입안이나 위장에 존재하는 세균이 폐로 흡인되면서 폐렴에 걸리기 쉬워져 흡인성 폐렴을 주의해야 한다.

한림대 춘천성심병원은 최근 10년간 흡인성 폐렴 데이터 60만 건 가운데 흡인성 폐렴 단독으로 입원한 환자 6543명의 데이터를 추출, 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용해 이번에 인공지능 모델을 개발하기에 이르렀다.

이 인공지능 모델이 학습한 데이터의 종류는 의식 수준·구토 여부·산소투여 여부·탈수 여부·복용 약물 등 20여 가지가 넘는다.
이를 기반으로 인공지능 모델의 예측 정확도를 높였다는 게 한림대 춘천성심병원의 설명이다.

손종희 신경과 교수(기획실장)는 "기존엔 반복되는 뇌경색·치매·의식저하 등 입원환자의 흡인성 폐렴 발생 위험을 높이는 임상적 상황만 지켜볼 뿐 제대로 대처할 수밖에 없었다"며 "이제는 인공지능 모델을 통해 실시간으로 입원환자의 흡인성 폐렴 발병 위험도를 확인, 질병 발생 전에 이를 대처할 수 있게 돼 환자들이 안전하게 입원치료를 받을 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이 인공지능 모델은 의료진이 처방전달시스템(OCS)에서 환자 정보를 조회할 때마다 실시간으로 흡인성 폐렴 발생 가능성을 계산해 제시해주는 것이 특징이다.
인공지능이 매 순간 변하는 환자 정보를 바탕으로 흡인성 폐렴 발생 가능성을 계산하며, 이 예측값에 따라 환자를 고·중·저위험군으로 분류한다.

예측값 20% 이상이면 '흡인성 폐렴 고위험군' 분류
의료진에 '위험 메시지' 전달하는 예방적 간호 프로그램 가동

이 인공지능 모델은 흡인성 폐렴 예측값이 20% 이상일 경우 측정한 환자를 '고위험군'으로 분류, 의료진에게 '위험 메시지'를 전한다.

이를 확인한 의료진은 이 환자의 모니터링 횟수를 늘리는 것 이외에 ▲ 2시간 간격 환자 자세 바꿔주기 ▲ 상체 30도 높이기 ▲ 1시간 간격 석션(suction) ▲ 기침 유도 ▲ 흉부 경타(chest percussion) 등을 집중적으로 관리한다.
다.

이 병원 장경희 간호팀장은 "흡인성 폐렴 가능성을 실시간으로 파악하는 것이 가능한 덕분에 노인 등 고위험군 환자를 대상으로 맞춤형 '집중관리'가 가능해졌다"면서 "이 AI를 통해 흡인성 폐렴 이외에 삼킴장애나 흡인으로 나타날 수 있는 다양한 응급상황을 예방하는 활동도 가능하다"고 말했다.

한림대의료원은 한림대 춘천성심병원에서 개발한 이 인공지능 모델을 전 병원에 도입, 입원환자의 진료에 사용할 계획이다.