한림대학교성심병원(병원장 유경호)이 환자의 오랜 불편 요소였던 입·퇴원 및 검사 대기를 혁신적으로 줄이는 AI 프로그램을 개발했다.

한림대학교성심병원 소속 한림 커맨드센터(센터장 이미연)는 2020년 1월부터 자체 개발한 ‘커맨드센터 진료 상황 실시간 예측 AI 프로그램’을 본격 가동했다고 밝혔다.

이 프로그램은 내원한 환자의 질환·나이·성별·중증도 등 환자 우선순위에 따라 진료 단계를 실시간으로 분석·예측해 환자가 검사를 받거나 입·퇴원을 하기 위해 오랜 시간 기다려야 하는 불편함을 크게 줄인다.

커맨드센터 진료 상황 실시간 예측 AI 프로그램에는 크게 ▲중환자 의료지원 최적화 ▲병상 배정 최적화 ▲병동 케이스 매니저(Case Manager) 시스템이 탑재돼 있다.

‘중환자 의료지원 최적화’는 중환자실 입원 대기 시간을 줄이는 시스템이다. 과거에는 중환자실 입원이 필요할 경우 의료진이 일일이 전화로 상황을 파악해야 했지만, 이 프로그램을 사용하면 AI가 중환자 병상에 입실 예정 환자와 퇴실 예정 환자를 반영하여 실시간 예측값을 제시해 환자가 적재적소에 입원할 수 있도록 돕는다.

(◀ 한림 커맨드센터 상황실 앞에서 / 왼쪽부터 석만근 대리, 안명희 팀장, 이미연 센터장, 황상근 대리, 태호열 계장)

​
이 프로그램은 병상 부족 시 의료 장비 사용 현황과 빅데이터 통계에 기반한 퇴실 우선순위를 생성하여 대형병원의 고질적인 문제인 중환자실 병상 부족을 개선시키고 병상 부족에 선제적으로 대응할 수 있도록 했다.

병상 배정 최적화 시스템은 환자가 입원을 위해 무작정 대기해야 하는 시간을 줄이며  환자의 병상배정 시 일반적으로 적용하는 환자 기준은 물론 재원일수, 통합 간병 서비스, 담당 교수의 회진 동선 등 50여 가지가 넘는 세분화된 추가 기준을 종합적으로 고려해 적합도를 분석하여 최적의 병상을 배정하게 된다.

수 백명의 입원환자 정보를 단 몇 초 만에 알려줌으로써 그동안 까다롭고 복잡했던 병실 배정 업무를 처리할 수 있게 됐다.

또한 단순히 과거 데이터를 학습하는 방식이 아닌 병원 정책을 전향적으로 반영하는 옵티마이저(optimizer) 모델을 적용하여 시시각각 변화되는 병원 상황에 유연하게 대처할 수 있다.

병동 케이스 매니저 시스템은 입원 환자의 검사 및 처치 대기 시간을 줄인다. AI가 환자 진료 지연 및 환자 안전 위험도 예측 알고리즘을 적용하여 응급상황 등에서 의료진이 즉각적으로 대처할 수 있는 환경을 제공한다.

이밖에도 한림 커맨드센터는 상황실을 운영하여 병원 운영 흐름을 실시간으로 확인한다.

병원에 업무 로딩이 걸리는 진료과나 검사실이 선순환으로 개선되도록 해당 지표를 분석해 의사 결정권자에게 가이드를 제공한다.

향후 응급실 환자 현황(throughput) 및 외래 환자 동선, 검사 현황까지 하나의 프로그램으로 구축할 예정이다.

이미연 한림 커맨드센터장은 ”입원환자의 일반병상 및 중환자실 배정부터 응급실·검사실 현황 등 확인 가능한 모든 병원 운영 현황을 AI 예측 모델이 실시간으로 보고하고 복잡한 의사 결정의 기준을 마련하여 최적의 의료서비스를 제공함으로써 디지털 혁신병원 발전에 기여할 것”이라고 말했다.

유경호 병원장은 ”기존에 쓰이던 시판 프로그램은 국내 의료환경에 적용하기 어려운 부분이 많아 병원 내에서 국내 병원 특성 및 의료비용 부담 체계에 적합하도록 직접 설계했다“며 ”이는 한국형 병원 의료데이터 플랫폼 실무적용의 첫 사례“라고 말했다.