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응급상황도 인공지능으로 해결...쇼크 조절기 개발 ‘눈길’
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응급상황도 인공지능으로 해결...쇼크 조절기 개발 ‘눈길’
황병우 기자 (news@medicaltimes.com)
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  • 기사입력 : 2020-06-23 05:45
  • |주말‧야간 등 환자위험도 파악 의료진 부담 경감 도움
  • |한양대병원 고벽성 교수, 제한적 비대면진료 방향성 제시
|메디칼타임즈=황병우 기자| "쇼크환자나 중환자의 응급상황에 대해 의료진이 24시간 커버하기는 쉽지 않다. AI기반 시스템이 인력과 경험 공백을 메워줄 수 있을 것으로 기대한다."

응급실, 중환자실 등 병원 내 다양한 응급상황은 늘어나고 있고 이에 대한 의료진의 부담도 가중되고 있다. 하지만 한정된 의료 인력과 부족한 수가 속에서는 모든 응급상황을 즉각적으로 대응하기는 어려운 게 현실.

한양대병원 응급의학과 고벽성 교수
한양대학교 응급의학과 고벽성 교수는 이러한 고민의 연장선상으로 최근 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)기반 자동조절 쇼크 치료기구를 개발하고 있다.

고벽성 교수가 AI기반 자동조절 쇼크 치료기구를 개발하게 된 계기는 응급환자의 예후를 놓치는 것에 대한 아쉬움이 작용했다.

고 교수는 "응급실은 정해진 환자 수만 본다는 보장이 없고 어수선하기 때문에 중환자에 대한 개입이 잘 안 될 때가 있다"며 "또 쇼크의 판단이 복합적이다 보니 즉각 대응이 어렵다는 점에서 시스템을 고민하게 됐다"고 설명했다.

즉, 응급실이나 중환자실의 쇼크의 경우 심근경색이나 부정맥이 아닌 경우 예후가 나빠지는 데 여유가 있지만 의료진이 24시간 붙어 있을 수 없는 특성상 이를 보완할 수 있는 시스템에 대한 니즈(needs)가 있었다는 것.

특히, 쇼크 환자는 인구 고령화에 따라 패혈증, 위장관 출혈, 심인성 등 다양해지고 있는 상황에서 쇼크원인을 감별해주고 수액, 강심제 등을 조절해주는 장치 개발이 필요하다는 의미다.

자동조절 쇼크 치료기구는 비침습적인 혈역학적 장치를 환자에게 부착하고 이 혈역학적 장치 값에 기초해 AI탑재 컴퓨터가 혈관 수축제, 강심제, 수액의 투여 속도를 조절하도록 인퓨전 펌프를 제어하는 구조.

숙련된 의사일지라도 임상적으로 쇼크의 다양한 원인을 구분하는 것은 어렵고 시시가각변하는 혈역학적 상태 대처는 임상의들의 숙제라고 언급한 고 교수는 "이를 보조해주는 시스템이 개발된다면 전공의 등에게 도움을 주고 쇼크치료의 패러다임을 바꿀 수 있을 것으로 본다"고 밝혔다.

결국 시스템 적용 시 주말이나 야간같이 의료 인력이 부족한 시기에 시스템이 AI로 일정부분 판단하고 의사가 최종적으로 확인하는 과정이 있다면 의료진의 부담을 획기적으로 낮출 수 있다는 의미다.

이러한 강점은 "긍정적의미의 비대면진료"로 활용 가능하다는 게 고 교수의 의견. 그는 최근 논란이 되고 있는 초진까지 가능한 비대면진료가 아니라 이미 환자의 진찰, 문진 등 진단이 이뤄진 상황에서 중환자들의 위험을 알람이나 어플을 통해 확인하는 비대면진료는 가능하다고 전했다.

고 교수는 "비대면진료가 좋다고 주장하는 것은 아니지만 의료인력 숫자에 비해 환자를 보지 못하는 경우는 많은 것이 사실"이라며 "비대면 논란이 있지만 제한적으로라도 중환자의 감염의심이나 쇼크 상황 등은 데이터와 객관화 등을 통해 자동화로 가야된다는 생각이다"고 밝혔다.

다만, 고 교수는 이러한 AI시스템이 최종적으로 의사를 대체하는 것은 아니라고 선을 그었다.

그는 "경험이 많은 의사들에게는 상대적으로 덜 필요한 시스템일 수도 있다"며 "초심자 의사 등 경험이 부족하거나 의료수준이 부족한 곳에서 평균 이상의 도움을 줄 수 있는 조언이 가능할 것으로 본다"고 전했다.
고 교수는 자동조절 쇼크 치료기구가 의료진의 인력공백이나 경험부족을 보조해줄 것으로 내다봤다.

"의사과학자 양성 아직 어려운 현실"

한편, 이날 고 교수는 여전히 의사과학자가 양성되기 어려운 현실에 대해서도 토로했다.

연구 외에도 진료, 학생 교육 등이 있는 상황에서 기존의 임상연구가 아닌 4차산업혁명 기술을 접목한 연구는 특히 힘든 여건이라고 밝혔다.

고 교수는 "의사과학자, 연구문제는 모든 의사들이 호소하는 문제인데 이 같은 상황을 개선하기는 매우 어렵다"며 "특히 최근에는 기기나 시스템 등 새로운 것을 만들어야 되는 연구가 늘어난다는 점도 부담이다"고 말했다.

가량 고 교수의 경우 환자들을 진료했던 후향적 진료데이터를 바탕으로 임상연구를 실시해 결론을 도출하는 방식으로 연구를 진행했지만 AI나, 기기를 이용한 시스템을 구체화하기에는 의사 한명의 힘으로는 한계에 부딪힐 수밖에 없다는 뜻이다.

이러한 어려움을 돌파하기 위해 한양대병원이 선택한 방법은 공과대학 등과 함께 연구를 진행하는 '융복합연구'. 고 교수는 "의사들의 임상적 경험과 공대의 기계적 현실화, 구체화가 어울린 협업은 더 늘어날 것"이라며 앞으로의 의대연구는 임상분야에서 벗어나 확장성을 가질 것으로 전망했다.

고 교수는 "의사과학자로서 연구는 진료 외에도 연구비 등 현실적인 문제도 당연히 존재한다"며 "한국 의사들이 연구를 활발히 할 수 있는 다양한 환경 조성이 필요하다"고 강조했다.
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