지난 7일 금요일 오후 3시쯤 입원환자의 상태를 체크하던 의정부을지대학교병원 신속대응팀 선현우 교수와 홍문석 전담간호사는 모니터에 뜬 A환자의 수치를 보고 깜짝 놀랐다.
심정지 발생 위험도가 기준 수치인 85점을 넘은 87점이었기 때문이다.
환자 A씨는 "다음날 퇴원을 하기로 오전에 듣고 그날 오후부터 컨디션이 저하되었다. 갑자기 미열이 있고 조금 기운이 없었던 정도였는데 여러 의료진이 와서 검사와 치료를 해야한다고 해 무척 당혹스러웠다"고 회상했다.
의료진은 환자에게 수액과 항생제 치료 등 응급조치를 취하고 CT촬영 후 중환자실로 이송했다. CT촬영 결과, A환자는 신우신염에 의한 패혈증이 생겼고 이 때문에 심정지 발생 위험도가 87점까지 상승한 것이었다.
패혈증을 빨리 치료하지 않으면 생명을 잃을 수도 있는 긴박한 상황이기에 주치의인 신경외과 윤별희 교수와 신경과 홍윤희 교수, 중환자외상외과 선현우 교수가 협진을 통해 환자 곁을 지키며 24시간 연속 투석 등 패혈증 치료에 집중했다.
심정지 예측 시스템을 통한 위기 상황의 조기 발견과 의료진의 신속 대응으로 환자는 인공호흡기 부착과 침습적 처치 등 적극적 치료를 받지 않고도 상태가 호전되어 일반병실로 복귀했다.
선현우 신속대응팀장(중환자외상외과 교수)은 "시스템 도입 후 환자를 살린 첫 사례로, 일반병동에 입원 중인 고위험환자를 조기에 예측·발견해냄으로써 중환자실 이송 등 신속한 대응을 할 수 있었다"고 말했다.
의정부을지대학교병원은 지난 1일 인공지능(AI)기반 심정지 예측 시스템을 도입했다.
시스템 적용 일주일 만에 입원환자의 생명을 살리는데 결정적 역할을 한 사례가 나오면서 병원 측은 앞으로 원내 입원환자 안전관리의 질이 더욱 향상될 것으로 기대하고 있다.
이번에 도입한 시스템은 의료 인공지능 기업 뷰노가 개발한 '뷰노메드 딥카스'로, 입원환자의 나이·성별·혈압·맥박·호흡·체온 등 주요활력징후를 빅데이터 딥러닝 기술을 이용해 분석하고 24시간 이내 심정지 발생 위험도를 0~100% 사이의 점수로 의료진에 제공한다.
의정부을지대병원은 이 시스템을 일반병동에 입원한 19세 이상 환자 대상으로 제공하고 있다.
이승훈 의정부을지대병원장은 "일반병동에서도 중증환자 발생가능성을 능동적으로 대비할 수 있고 심정지 환자에 대한 신속대응팀 등 전문 의료진이 조기 투입돼 입원환자 안전관리에 효과를 높일 것으로 기대한다"며 "환자의 안전관리와 의료의 질 강화에 최선을 다하겠다"고 말했다.
장종호 기자 bellho@sportschosun.com
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