높아진 예측 정확도 바탕, 전산 스크리닝 업무 부담 30% 수준 감소
고위험 환자 미리 선별…데이터 기반 치료로 병동 의료진 공감 얻다
[의학신문·일간보사=오인규 기자] 환자가 안전한 병원을 지향하는 조직문화가 정착된 인하대병원은 의료질 상시 모니터링을 통해 견고한 환자안전 시스템을 유지하고 있다.
특히 신속대응시스템(RRS)은 미국 등 선진국에서 효과를 인정받으며 자리 잡은 시스템이다. 국내 병원들에서 도입·확대 추세에 있는 가운데, 인하대병원은 환자의 상태가 나빠지는 것을 파악한 후 신속하게 전문 인력이 투입돼 치료를 제공하기 위해 2015년 10월부터 신속대응팀 ‘INHART’을 운영해왔다. 여기에 AI를 활용한 첨단 의료기술이 더해져 환자 안전 관리에 딱 맞는 최선의 성과를 내고 있어 주목된다.
인하대병원 박재연 간호사<사진·입원의학과>는 본지와 만난 자리에서 “뷰노의 뷰노메드 딥카스(VUNO Med–DeepCARS)를 활용하며 최소한의 의료자원으로 효율적 효과가 가능하게 됐다”며 “높아진 예측 정확도를 바탕으로 월별 건수가 약 30% 줄어드는 등 전산 스크리닝 업무 부담이 감소되며, 라운딩 시간이 늘어 직접 간호의 증가로 이어질 수 있었다”고 호평했다.
구체적으로 그는 “심폐소생술 발생률은 변화가 없었지만 월별 활성화된 중증 환자 수가 5% 가량 증가한 수치를 비교하며, 고위험 환자 예측함에 있어 신뢰를 얻었다”며 “객관적 지표로 환자 상태를 인지할 수 있게 되며 교육에 있어서도 널리 활용하고 있다”고 밝혔다.
뷰노메드 딥카스는 일반병동에서 필수적으로 측정하고 EMR(전자의무기록)에 입력하는 혈압, 맥박, 호흡, 체온의 4가지 기본 활력징후(vital sign)를 분석하기 때문에 EMR이 갖춰져 있는 모든 병원에서 사용될 수 있는 것이 특징이다.
입원 환자에서 일반적으로 측정되는 필수 활력징후만을 활용하는 높은 범용성으로 향후 다양한 임상 환경에서 사용될 수 있다는 것이 장점이다.
모든 입원환자에 대한 의료진의 상시 감시가 어려운 일반병동에서는 심정지 발생을 놓치는 사례가 발생하기도 한다. 하지만 AI를 기반으로 데이터를 자동으로 수집해 환자의 심정지 발생을 사전에 예측하기 때문에 임상현장에서 선제적인 대응을 가능하게 하며, 오경보를 줄여 현장의 효율성을 높임으로써 의료진의 긍정적인 반응을 얻고 있다.
박 간호사는 “출근하면서 바로 딥카스 프로그램을 통해 상황을 확인한다”며 “옐로우와 그린 색깔로 확인 할 수 있는 환자 변화 및 고위험 환자를 미리 선별해 체크하며 위험한 상황을 미연에 방지하기 때문에 효율이 높아질 수밖에 없다”고 말했다.
또한 “참견을 한다는 부정적인 시선에서 벗어나 데이터를 기반으로 적절한 치료를 제공할 수 있도록 병동 의료진의 공감을 얻는 부분에서도 큰 효과를 얻을 수 있었다”며 “국내 의료 환경에 맞는 시스템을 선택할 수 있다는 점도 장점”이라고 설명했다.
“선진입 의료기술로 결정, 의료현장 빠른 확산 기반 마련”
향후 기대되는 제품 업그레이드 방향을 묻는 질문에서 박 간호사는 “기술 완성도에 대해서는 만족감이 크다"며 "다만 팀 업무 성과를 확인하기 위해서는 선별된 환자의 데이터 정리도 중요한데, 정리를 위한 통계 프로그램이 추가됐으면 좋겠다”고 조언했다.
한편 뷰노메드 딥카스는 지난 1월 보건복지부가 공포한 개정 ‘신의료기술평가에 관한 규칙’에 따라 평가 유예(2년) 및 신의료기술평가(약 1년) 기간을 포함해 최대 3년간 의료 현장에서 비급여로 사용되며 임상 근거를 쌓을 수 있다. AI 의료기기가 신의료기술평가 유예 대상으로 확정돼 선진입 의료기술로 결정된 것은 이번이 처음이며, 향후 건보 수가 진입에 기대를 높이게 됐다.
인터뷰를 마치며 박재연 간호사도 “선진입 의료기술로 결정으로 병원 경영 측면에서도 부담을 줄여주며 의료현장에서 빠르게 확산될 수 있는 기반을 마련할 수 있다고 본다”며 긍정적으로 평가하고 “신속대응시스템 시범사업의 정식화로 이어지는데 긍정적인 발판이 되길 바란다”고 덧붙였다.