환자 상태 악화 예측 AI 솔루션이 병원 내 코드 블루(Code Blue) 발생률을 약 25% 감소시켰다는 연구 결과가 발표됐다.
의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS)가 자사의 AI 솔루션 바이탈케어(AITRICS-VC)의 임상 효과를 알아보기 위한 연구를 진행했다. 예수병원에서 수집된 총 3만785명의 입원 환자의 전자의무기록(EMR)을 활용해 바이탈케어 도입 전후 총 17개월 데이터를 비교 분석한 것이다. 연구에서는 코드 블루 발생률, 장기 입원 비율, 의료진 조기 개입 빈도 등을 주요 지표로 평가했다.
코드 블루(Code Blue)는 환자가 심폐정지를 겪어 상태가 급격히 악화되어 즉각적인 소생술이 필요한 상황임을 알리는 응급 코드다. 의료진이 집중적으로 대응하더라도 코드 블루 환자의 생존율은 20% 미만에 불과해 신속한 대응과 조치가 중요하다. 따라서 심정지가 발생하기 전에 위험 신호를 조기에 감지하고 개입하는 것이 환자의 생존율을 높이는 핵심 전략으로 꼽힌다.
연구 결과, 바이탈케어 도입 이후 코드 블루와 같은 중대한 이벤트 발생률이 24.97% 감소했으며, 일반 병동에서 장기 입원 비율도 유의하게 감소(P<0.05)한 것으로 나타났다. 또한, 일반 병동에서의 의료진 조기 개입 빈도는 뚜렷하게 증가했으며, 바이탈케어 알고리즘 성능 역시 기존 점수 시스템 대비 우수한 것으로 확인됐다.
이번 연구 결과는 바이탈케어가 의료진에게 조기 경고를 제공함으로써 병원 내 주요 사건을 예방할 수 있음을 보여준다. 아울러 인력 부족과 복잡한 실무 절차 등 기존 의료 현장의 한계를 보완하며, 의료 서비스 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있다.
에이아이트릭스 김광준 대표는 “이번 연구는 AI가 실제 병원 환경에서 환자 안전 향상과 의료 서비스 품질 개선에 실질적으로 기여할 수 있음을 입증한 의미 있는 결과”라며, “특히 AI 모델을 활용한 지속적인 모니터링과 임상 데이터의 정확한 해석은 중대한 사건 예방에 기여할 수 있다. 앞으로도 알고리즘 성능을 지속적으로 고도화하고 현장 적용을 확대해 보다 안전하고 효율적인 임상 환경 조성에 힘쓰겠다”고 말했다.
이번 연구 결과는 의료정보학 분야 권위 있는 국제 학술지 ‘JMIR Medical Informatics’에 최근 게재됐다.
의료 인공지능(AI) 기업 에이아이트릭스(AITRICS)가 자사의 AI 솔루션 바이탈케어(AITRICS-VC)의 임상 효과를 알아보기 위한 연구를 진행했다. 예수병원에서 수집된 총 3만785명의 입원 환자의 전자의무기록(EMR)을 활용해 바이탈케어 도입 전후 총 17개월 데이터를 비교 분석한 것이다. 연구에서는 코드 블루 발생률, 장기 입원 비율, 의료진 조기 개입 빈도 등을 주요 지표로 평가했다.
코드 블루(Code Blue)는 환자가 심폐정지를 겪어 상태가 급격히 악화되어 즉각적인 소생술이 필요한 상황임을 알리는 응급 코드다. 의료진이 집중적으로 대응하더라도 코드 블루 환자의 생존율은 20% 미만에 불과해 신속한 대응과 조치가 중요하다. 따라서 심정지가 발생하기 전에 위험 신호를 조기에 감지하고 개입하는 것이 환자의 생존율을 높이는 핵심 전략으로 꼽힌다.
연구 결과, 바이탈케어 도입 이후 코드 블루와 같은 중대한 이벤트 발생률이 24.97% 감소했으며, 일반 병동에서 장기 입원 비율도 유의하게 감소(P<0.05)한 것으로 나타났다. 또한, 일반 병동에서의 의료진 조기 개입 빈도는 뚜렷하게 증가했으며, 바이탈케어 알고리즘 성능 역시 기존 점수 시스템 대비 우수한 것으로 확인됐다.
이번 연구 결과는 바이탈케어가 의료진에게 조기 경고를 제공함으로써 병원 내 주요 사건을 예방할 수 있음을 보여준다. 아울러 인력 부족과 복잡한 실무 절차 등 기존 의료 현장의 한계를 보완하며, 의료 서비스 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있다.
에이아이트릭스 김광준 대표는 “이번 연구는 AI가 실제 병원 환경에서 환자 안전 향상과 의료 서비스 품질 개선에 실질적으로 기여할 수 있음을 입증한 의미 있는 결과”라며, “특히 AI 모델을 활용한 지속적인 모니터링과 임상 데이터의 정확한 해석은 중대한 사건 예방에 기여할 수 있다. 앞으로도 알고리즘 성능을 지속적으로 고도화하고 현장 적용을 확대해 보다 안전하고 효율적인 임상 환경 조성에 힘쓰겠다”고 말했다.
이번 연구 결과는 의료정보학 분야 권위 있는 국제 학술지 ‘JMIR Medical Informatics’에 최근 게재됐다.