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"전공의 특별법 이후 생긴 인력난 인공지능으로 해결"
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"전공의 특별법 이후 생긴 인력난 인공지능으로 해결"
황병우 기자 (news@medicaltimes.com)
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  • 기사입력 : 2019-03-19 05:30
  • AI기반 응급 시스템 개발한 세브란스 정경수 교수
|메디칼타임즈 황병우 기자| "병원 내 응급상황에 대해 의료진이 24시간 커버하기는 쉽지 않습니다. AI기반 시스템이 의사를 업무를 도울 수 있을 것으로 기대합니다."

병동, 응급실, 중환자실 등 병원 내 다양한 응급상황 발생 시 환자안전에 대한 눈높이는 점차 높아져가고 있다. 하지만 한정된 의료 인력과 부족한 수가 속에선 모든 응급상황을 즉각적으로 대응하긴 어려운 게 현실.

최근 연세의료원은 이런 한계로 인한 공백을 메우고자 AI를 기반으로 한 응급상황 예측시스템 구축에 나섰다.

메디칼타임즈는 12일 신촌세브란스병원 정경수 교수(호흡기내과)를 만나 AI기반 응급상황 예측시스템에 대해 자세한 이야기를 들어봤다.

정경수 교수가 밝힌 AI기반 응급상황 예측시스템 개발이 계기는 현재 세브란스병원에서 외과계 입원환자를 대상으로 운영하고 있는 '신속대응팀'. 직접 신속대응팀에 속하면서 느낀 한계점이 AI 시스템의 고민으로 이어졌다는 게 정 교수의 설명이다.

"소위 국내 빅5병원에 신속대응팀이 다 있지만 24시간 운영하는 곳은 극히 드문 것으로 파악하고 있습니다. 환자가 응급상황을 한명씩 기다려주는 것이 아니기 때문에 제한적인 인력에서 느끼는 어려움은 큽니다. 만약 24시간 운영한다고 해도 의료진은 번 아웃 될 가능성이 큽니다. 이런 상황에서 도움 줄 수 있는 방안 고민이 AI개발로 이어졌습니다."

특히, 정 교수는 많은 전공의가 당직을 서고 있는 시스템의 한계를 지적하며 AI시스템이 해결책 중 하나가 될 수 있다고 전했다.

"현재 의료 현실에서 전공의가 당직을 서면서 응급상황이 닥치면 경험이 없다보니 환자를 놓치는 경우가 발생합니다. 그렇다고 해서 주 80시간의 도입으로 전문의가 맡아서 하기엔 인력부족으로 한계가 있습니다. 매번 경험이 많은 의사가 당직을 설수 없는 현 시스템에선 이를 보완해 줄 수 있는 방안이 필요한 것입니다."

즉, 병원 내 부족한 인력과 전공의 등의 부족한 경험을 보조해주기 위해 AI 시스템의 접목을 고민하는 것.

연세의료원이 구축예정인 AI기반 응급상황예측 시스템은 병동입원환자와 응급실을 찾은 환자를 대상으로 위험신호인 폐혈증이나, 심폐소생술, 심정지 등 위험상황을 빅데이터를 기반으로 사전에 파악할 수 있도록 하고 있다.

다만, 정 교수는 이러한 AI 시스템이 최종적으로 의사를 대체하는 것은 아니라고 선을 그었다.

"예를 들어 레이싱 게임을 예로 들면 게임 상에 지도가 있기 때문에 어떻게 운전할지 미리 예상하고 대비할 수 있습니다. 즉, 미리 길을 보면서 환자 상태가 궤도를 벗어나지 않게 차선을 변경하는 것과 같은 것입니다. 최종적인 판단은 의사가 하지만 부족한 인력이나 경험을 서포트 해줄 수 있을 것으로 기대하고 있습니다."

하지만 아직까지 AI시스템에 대한 의료현장의 보수적인 시각은 남아있는 상황. 정 교수는 이 같은 시각 변화를 위해 현장의 니즈를 파악하는데 가장 중점을 뒀다고 강조했다.

가령 응급실의 경우 가장 필요로 하는 것은 트리아지(triage)다. 응급환자가 정체 돼 있는 상황에서 일단 입·퇴원 여부를 판단하는 것이 중요하기 때문.

이를 기준으로 응급실에 AI시스템을 접목한다면 트리아지 판단에 가장 중점을 두게 되고 다른 부서의 경우 그 부서에 맞는 니즈를 찾아 접목시키는 것이다.

"좋은 시스템을 만들더라도 의료현장에서 사용하지 않으면 아무 의미가 없습니다. 신뢰성과 검증성을 바탕으로 편의성이 제일 중요합니다. 적용 부서의 니즈 분석을 통해 업무의 효율성이 증진된다면 자연스럽게 시스템을 활용할 것으로 전망하고 있습니다."

한편, 연세의료원은 AI기반 응급상황 예측 시스템의 신뢰성과 편의성을 점검하기 위해서 오는 4월 강남세브란스병원을 시작으로 시범시스템 적용에 들어갈 예정이다.

이후 건보공단 일산병원, 신촌세브란스병원 등의 순서로 기존에 사용하던 시스템과 AI시스템의 비교 분석을 통해 결과를 도출하게 된다.

이 과정에서 AI시스템이 임상적으로 충분히 유의미한 효과를 낼 경우 실제 의료현장에서 어플리케이션 등을 통해 의료진이 사용해보고 편의성을 테스트해보게 되는 것.

정 교수는 AI시스템이 충분한 편의성을 담보할 경우 병원 내 시스템이 자연스럽게 안착할 것으로 내다봤다.

"병원 내 의료진이 AI시스템에 대해 우려하는 부분은 저도 공감하지만 시스템의 효율성과 편의성을 한번 경험하면 미심쩍어하는 시선은 줄어들 것으로 생각합니다. 궁극적으로는 시스템 안착이 환자안전과 관련해 부족한 인력을 보완해주는 역할을 하길 바랍니다."
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