인공지능(AI)이 병원에서 사망률을 줄이는 데 도움을 줄 수 있을까? AI 기반 시스템이 입원 환자 중 건강 악화 위험이 높은 환자를 식별하여 예기치 않은 사망 위험을 줄일 수 있다는 연구 결과가 CMAJ(캐나다 의학 협회 저널)에 발표됨.
입원 환자의 급격한 악화는 계획되지 않은 중환자실(ICU) 입원의 주요 원인임. 이전 연구들은 이러한 환자를 식별하기 위해 기술을 사용하려고 했지만, 취약한 환자에게 예측 도구를 적용하는 것에 대한 증거는 엇갈림.
토론토 유니티 헬스, ICES, 토론토 대학교의 연구자들은 세인트 마이클 병원의 일반 내과(GIM) 병동에서 3년간 개발 및 테스트한 AI 기반 조기 경고 시스템인 CHARTWatch의 효과를 연구함.
이 연구는 GIM에 입원한 55-80세 환자 13,649명을 포함했으며, 이 중 9,626명은 개입 전 기간에, 4,023명은 CHARTWatch를 사용한 환자임. 19개월의 개입 기간 동안 GIM에서 482명이 고위험 환자로 분류된 반면, 43개월의 개입 전 기간 동안 1,656명이 고위험 환자로 분류됨. CHARTWatch 그룹에서 비완화적 사망자는 개입 전 그룹보다 적음(1.6% 대 2.1%).
AI 도구가 의학에서 점점 더 많이 사용되고 있는 만큼, 이들이 안전하고 효과적인지 신중하게 평가하는 것이 중요함. 연구 결과는 AI 기반 조기 경고 시스템이 병원에서 예기치 않은 사망을 줄이는 데 유망하다는 것을 시사함.
세인트 마이클 병원, 유니티 헬스 토론토의 임상 과학자이자 주 저자인 아몰 베르마 박사는 "궁극적으로 이 연구는 AI 시스템이 간호사와 의사가 고품질의 치료를 제공하는 데 어떻게 지원할 수 있는지를 보여줍니다"라고 말함.
정기적인 소통이 사망률을 줄이는 데 도움을 주었으며, CHARTWatch는 실시간 경고, 간호 팀에 대한 하루 두 번의 이메일, 완화 치료 팀에 대한 매일 이메일을 통해 임상의와 소통함. 팀은 또한 고위험 환자를 위한 치료 경로를 만들어 간호사에 의한 모니터링을 강화하고, 간호사와 의사 간의 소통을 증진하며, 의사가 환자를 재평가하도록 유도하는 프롬프트를 제공함.
저자들은 CHARTWatch와 같은 AI 솔루션이 환자의 건강을 개선하고 조기 사망을 피할 수 있기를 희망함. "이 중요한 연구는 전체 AI 솔루션의 복잡한 배치와 관련된 결과를 평가하며, 이는 이 유망한 기술의 실제 영향을 이해하는 데 중요합니다"라고 공동 저자 무하마드 맘다니 박사가 말함. "우리는 다른 기관들이 유니티 헬스 토론토의 경험을 배우고 개선하여 그들이 제공하는 환자에게 혜택을 줄 수 있기를 희망합니다."
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