|
환자의 응급상황을 수 시간 이전에 미리 예측할 수 있는 인공지능(AI) 시스템이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 개발된다. 이미 24시간 365일 환자 생체신호를 수집, 저장할 수 있는 시스템도 갖춰진 상태다.
최근 데일리메디와 만난 아주대의대 의료정보학과 윤덕용 교수는 “AI 기반 응급환자 예후 알림 시스템이 구축되면 환자의 생명을 구할 수 있는 골든타임을 잡을 수 있다. 최소한의 의료 질(質)을 확보할 수 있는 시스템이 될 것”이라고 설명했다.
아주대의대가 야심차게 준비하고 있는 AI 기반 응급환자 예후 알림 시스템에 대해 윤 교수를 통해 들어보는 시간을 가졌다.
- AI 기반 응급환자 예후 알림 시스템은 무엇인가
환자의 생체신호를 실시간 모니터링해 이상 징후를 미리 포착하는 시스템이다. 사람이 놓칠 수 있는 부분을 AI가 채워주는 개념으로 이해하면 된다. 현재 이러한 시스템을 개발하기 위해 생체신호를 수집, 저장하는 단계에 있다. 니혼코덴, 필립스 제품을 바탕으로 데이터를 축적하고 있으며 전자의무기록 데이터까지 더해 완성도를 끌어올릴 계획이다.
질환 측면에서 보면 우선 폐혈증 예측을 목표로 연구가 진행되고 있다. 해당 연구가 성공적으로 진행되면 예측 가능한 질환은 더욱 늘어날 것이다.
- 의료현장에 적용될 때까지 어떤 과정을 거치나
올 한해 200명 정도의 환자 생체신호를 모았다. 환자 1명당 12개의 웨이브폼, 32개의 생체신호를 얻을 수 있는 만큼 이미 상당한 양의 정보를 취득한 상태다. 이러한 정보를 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있게 하는 머신러닝 시스템을 준비하고 있다. 이를 위해 머신러닝 기반 의료 데이터 분석 스타트업 뷰노와 협업하고 있는 상태다.
내년부터 본격적인 학습이 이뤄질 예정이며 2018년 의료현장에 시범 적용될 것이다. 본격적인 적용은 2019년쯤으로 예상하고 있다.
- AI 기반 응급환자 예후 알림 시스템 장점은
앞서 설명한 것처럼 환자 응급상황을 수 시간 이전에 알려준다는 점에서 의료 질을 높일 수 있을 것이다. 환자 안전을 위한 최소한의 의료 질이 보장될 수 있으며 의사 역시 보다 효율적인 진료를 할 수 있게 된다. 나아가 의사들이 멀리 떨어진 중환자들을 모니터 및 진단, 치료, 제안 등을 할 수 있게 하는 eICU(전자응급실) 구축에도 도움을 줄 것으로 기대한다.
- 앞으로 넘어야 할 숙제가 있다면
무엇보다 신뢰도 높은 결과를 내야 한다. 이에 기술개발을 담당하고 있는 이석훈 박사와 다각적인 측면에서 연구를 진행하고 있다. 가령 그동안의 AI 기반 응급환자 예후 알림 시스템은 구축을 위한 연구에서는 1개 장비에서만 생체신호를 취득했지만 우리는 2개 장비에서 생체신호를 얻고 있다.
또 실시간 예측이 가능해야 한다. 응급상황 예측에 하루가 걸리면 이미 환자가 죽을 수 있지 않나. 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 저장하고 분석하는 것은 물론이고 정확히 알려주기까지 해야 한다. 의사와 환자 모두를 위해 높은 수준의 시스템을 개발해 내겠다. 의료계가 필요로 하는 시스템이 될 것이다.
|
