AI 기술로 의료의 새로운 장을 열다

한림대학교 성심병원은 AI 기술을 활용한 의료 혁신의 선두 주자로 자리매김하고 있다.  특히 AI를 통해 병원 운영 효율성을 극대화하고, 환자 안전을 강화하며, 진료 서비스를 혁신적으로 개선하는 데 성공했다고 자부한다.  한림대학교 성심병원 커맨드센터 김영미 부센터장은 한국건강간호융합학회 여름 학술대회 강의를 통해 AI를 적극적으로 도입하고 이를 통해 얻은 성과로 의료 분야의 새로운 패러다임을 소개하고 있다.

AI 기반 낙상 예측 시스템 도입

김영미 부센터장이 말하는 대표적인 AI 프로젝트 중 하나는 2020년 개발된 낙상 예측 시스템이다. 병원에서 낙상 사고는 환자의 건강과 안전을 크게 위협하는 문제로, 이를 예방하기 위한 방안이 절실했다.  AI를 활용하여 환자의 낙상 위험을 사전에 예측함으로써, 병원은 예방 조치를 신속히 취할 수 있게 되었다. 이 시스템은 환자의 데이터를 분석하여 낙상 가능성을 높은 정확도로 예측하며, 의료진에게 실시간으로 경고를 보낸다. 하지만 단순 간호사의 업무감소를 이루었을 뿐 더 이상의 효과를 입증하기에는 아쉬운 부분이 있었다. 발전하는 여러 기술을 융합하고 AI를 잘 활용한다면 낙상 예측 시스템은 단순히 위험을 예측하는 것에 그치지 않고, 환자의 상태를 지속적으로 모니터링하여 필요한 경우 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 도와 이를 통해 병원 내에서 발생할 수 있는 다양한 안전사고를 예방하고, 환자에게 보다 안전한 환경을 제공할 것으로 기대한다.

AI 기반 MRI 영상검사 배정최적화 시스템 개선

또 다른 혁신적인 사례로는 AI를 활용한 MRI 예약 시스템의 개선이 있다. 김 부센터장은 MRI 예약 시스템에 AI 기술을 도입하여 검사 소요 시간을 예측하고, 이를 바탕으로 최적의 검사 시간을 추천하는 시스템을 구축했다. 기존의 예약 시스템에서는 환자들이 검사 가능 시간을 일일이 검사실에 확인해야 해서 예약 과정 중에 긴 대기 시간을 감수해야 했지만, AI 시스템 도입 이후로는 검사 예약이 효율적으로 이루어져 환자들의 대기 시간이 크게 줄었다. 이는 병원의 운영 효율성을 높이는 동시에 환자 만족도를 크게 향상시켰다.  또한, 이러한 시스템은 의료진의 업무 부담을 줄이고, 환자의 진료 경험을 개선하는 데 크게 기여했다.

디지털 트윈을 통한 병원 운영 효율화 -데이터 기반의 의료 서비스 개선

AI 기반의 의료 혁신은 데이터 분석을 통해 더욱 구체화되었다. 병원 내 다양한 데이터를 수집하고 분석하여, 의료 서비스의 질을 높이는 방안을 모색했다. 예를 들어, 진료 프로세스 자동화 모델을 구축하여 환자의 도착 시간과 진료 시간을 정확하게 기록하고, 이를 바탕으로 서비스 개선에 활용했다. 이 모델은 의료진의 업무를 효율화하고, 환자 대기 시간을 줄여 전반적인 병원 운영을 개선하는 데 크게 기여했다.  진료 프로세스 자동화 모델은 병원 운영의 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. 환자가 병원에 도착한 시간과 진료를 본 시간을 정확히 기록함으로써, 의료진은 환자의 상태를 더 잘 이해하고, 필요한 조치를 신속하게 취할 수 있다. 또한, 이러한 데이터는 병원의 운영 방식을 개선하는 데 중요한 자료로 활용된다.

한림대 성심병원의 AI 기반 의료 혁신 사례는 병원 운영의 효율성을 극대화하고, 환자 안전을 강화하며, 진료 서비스를 혁신적으로 개선하는 데 있어 큰 성공을 거두었다. AI 기술은 병원 운영의 핵심 도구로 자리 잡았으며, 이를 통해 병원은 더욱 스마트하고 효율적인 의료 서비스를 제공할수 있게 되었다. 이러한 혁신적인 노력들은 다른 병원들에도 큰 귀감이 되며, AI를 활용한 의료서비스 개선의 중요성을 재확인시키고 있다. AI 기술의 발전과 함께, 더 많은 병원이 이와 같은 혁신적인 변화를 도입하여 환자들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있기를 기대한다.

김영미  | 한림대학교 의료원 도현디지털의료혁신연구소 커맨드센터 부센터장

HealthEco.Media 정진성 기자 |