한림대춘천성심병원, 흡인성 폐렴 위험 예측 AI 모델 국내 첫 개발

한림대학교춘천성심병원이 국내 최초 연하장애(삼킴장애)로 인한 흡인성 폐렴 발병 위험을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

연하장애로 인한 흡인성 폐렴은 식도로 넘어가야 할 음식물이 기도를 통해 폐에 들어가 염증을 일으키는 것으로 발생하는 질환이다.

흡인성 폐렴은 병원 입원환자의 주요 사망원인으로 꼽히며, 면역기능이 떨어져 있는 환자에서 흡인성 폐렴이 발병할 경우 심각한 원내 감염으로 이어질 수 있다.

특히 기관 내 삽관을 한 중환자실 입원환자, 면역력이 약한 노인환자는 흡인성 폐렴을 주의해야 한다. 폐의 방어기전이 저하돼 입안이나 위장에 존재하는 세균이 폐로 흡인되면서 폐렴에 걸리기 쉽기 때문이다.

한림대춘천성심병원은 최근 10년간 흡인성 폐렴 데이터 60만건 가운데 흡인성 폐렴 단독으로 입원한 환자 6543명의 데이터를 추출하고, 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용해 이번 인공지능 모델을 개발했다.

인공지능 모델이 학습한 데이터의 종류는 의식수준·구토 여부·산소투여 여부·탈수 여부·복용약물 등 20여 가지가 넘는다. 이를 기반으로 인공지능 모델의 예측 정확도를 높였다.

손종희 한림대춘천성심병원 신경과 교수(기획실장)는 "기존에는 반복되는 뇌경색·치매·의식저하 등 입원환자의 흡인성 폐렴 발생 위험을 높이는 임상적 상황만을 보고 대처할 수밖에 없었다"며 "이제는 인공지능 모델을 통해 실시간으로 입원환자의 흡인성 폐렴 발병 위험도를 확인하고, 질병 발생 전에 이를 대처할 수 있게 되어 환자분들이 보다 안전하게 입원치료를 받을 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이 인공지능 모델은 의료진이 처방전달시스템(OCS)에서 환자정보를 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.

흡인성 폐렴 예측값이 20% 이상일 경우 시스템은 해당 환자를 '고위험군'으로 분류하고 의료진에게 '위험 메시지'를 전한다. 이를 확인한 의료진은 해당 환자의 모니터링 횟수를 늘리는 것 외에도 ▲2시간 간격 환자 자세 바꿔주기 ▲상체 30도 높이기 ▲1시간 간격 석션(suction) ▲기침 유도 ▲흉부 경타(chest percussion) 등의 집중관리를 한다.

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

한림대학교의료원은 한림대춘천성심병원에서 개발한 이 인공지능 모델을 전 병원에 도입해 입원환자의 진료에 사용할 계획이다.
장종호 기자 [e-mail]