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많은 인도 병원에서 환자 모니터링은 주로 중환자실(ICU)에 집중되어 있어 일반 병동의 환자들은 효과적인 모니터링 부족으로 건강 악화에 취약해짐.
지역 병원들은 종종 인력이 부족해 환자를 적절히 모니터링하기 어려워, 임상적 악화가 눈치채지 못하게 될 위험이 증가함.
그렇다면 병원들은 어떻게 심박수, 호흡수, 혈압과 같은 중요한 생체 신호를 일반 병동에서도 세심하게 추적할 수 있을까?
여기에 인도의 첫 번째 AI 기반 비접촉 원격 환자 모니터링 시스템인 두지가 등장함. 두지는 최근 'Frontiers in Medical Technology'에 AI 기반 조기 경고 시스템(EWS)의 영향을 다룬 연구를 발표함. 이 연구는 룩나우의 킹 조지 의과대학(KGMU)에서 진행되었으며, 두지의 기술이 건강 악화를 최대 16시간 전에 예측할 수 있음을 보여줌. 이는 의료 제공자들이 개입할 수 있는 중요한 시간을 만들어 생명을 구할 수 있는 가능성을 높임.
인도 병원의 일반 병동에 약 190만 명의 환자가 주기적인 수동 점검에 의존하고 있는 가운데, 두지는 이 나라에서 AI 기반 기술의 선구자로서 혁신적인 솔루션을 제공함. 이 혁신은 95%의 병상에 24시간 저렴한 모니터링을 제공할 것을 약속함.
이 시스템은 경고 민감도, 특이도, 반응 시간 및 의료 활동과 같은 지표를 추적한다고 함. 연구에 따르면, 매년 210만 명의 생명을 구하고 의료 비용을 6,400억 루피 줄일 수 있음.
프랑스 파리-사클레 대학교의 세계적으로 유명한 중환자 치료 전문가인 장-루이 테불 박사는 이 연구의 글로벌 함의를 강조하며, "인도에서 우리가 이룬 성과는 전 세계의 의료를 재편할 잠재력을 가지고 있다. 도전 과제는 다를 수 있지만, 공평하고 시기적절하며 저렴한 치료의 필요성은 보편적이다"라고 말함.
이 제품은 현재 아폴로, 라마이아, 스파르시, 메디코버 병원 등 280개 병원에서 기능하고 있음.
환자 치료에서의 AI
전 세계적으로 기술이 유사하지만 뚜렷한 방식으로 활용되고 있음. 미국의 플로리다 대학교 건강 센터에서는 의사들이 AI를 사용해 환자를 밀접하게 모니터링하고 있음. 얻어진 통찰력은 실시간 의료 권장 사항을 제공하기 위해 고급 알고리즘 개발을 촉진하고 있음.
예를 들어, 건강 센터에서 폐 이식 대기 중인 환자는 생체 신호, 표정 및 움직임과 같은 중요한 세부 사항을 모니터링하는 센서와 카메라가 장착된 고급 ICU에 배치됨. AI는 350기가바이트 이상의 환자 데이터를 지속적으로 분석하여 환자의 고통을 나타낼 수 있는 미세한 신호를 감지함.
미국 보건부의 국립 보건 연구소(NIH)의 자금을 지원받은 이 프로젝트는 AI가 행동을 해석하고 데이터를 접근 가능한 형식으로 제시함으로써 의료 제공자의 부담을 덜어주는 것을 목표로 함.
한편, 디지털 컨설팅 회사인 넷구루는 디지털 혁신을 가속화하는 도구와 자원으로 게임을 변화시키고 있음. 그들의 작업은 조직이 혁신할 수 있도록 지원하며, 전통적인 프로세스를 재구상하는 솔루션을 제공함.
이러한 혁신 중 하나는 AI 지원 환자 예약 시스템임. 긴 대기 시간과 혼란스러운 예약 시스템의 불만을 해결하기 위해, 이 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 각 개인에게 이상적인 시간대를 찾음. 이 기술은 병원이 자원을 최적화하고 보다 원활하고 반응적인 치료 흐름을 생성할 수 있도록 함.
의료 분야의 AI
AI 의료 시장은 2021년 110억 달러에서 2030년까지 1,870억 달러로 성장할 것으로 예상됨. 이 증가는 병원, 의료 제공자, 제약 회사 및 기타 의료 이해관계자들이 운영하는 방식의 혁신적인 변화를 나타냄.
하지만 AI 솔루션을 개발하는 조직에게는 다양한 데이터 소스에 접근하는 것이 여전히 도전 과제이며 비용이 많이 듦.
인도의 최대 AI 컨퍼런스인 사이퍼 2024에서 와드와니 AI CEO 셰카르 시바수브라마니안은 "건강 관련 AI 혁신에 필요한 X선 및 MRI와 같은 데이터를 수집하는 것은 비용이 많이 든다. X선 복사본은 100루피지만, X선 사진을 찍는 것은 무료"라고 지적함. X선을 사진으로 캡처함으로써 혁신가들은 비용을 줄이면서 데이터의 유용성을 손상시키지 않고 AI 기반 의료 솔루션을 위한 데이터 수집을 저렴한 자원으로 만들 수 있음.
사회적 영향을 위한 비영리 AI 연구소인 와드와니 AI는 인도의 중앙 결핵 부서(CTD)와 긴밀히 협력하여 국가 결핵 제거 프로그램의 AI 준비를 지원함. 이 연구소는 AI를 사용하여 결핵 환자의 약물 저항성을 식별하는 LPA 혈액 검사 결과를 해석함. 각 LPA 스트립은 결핵균의 유전자와 환자의 약물 저항성 프로필을 나타내는 독특한 어두운 및 밝은 밴드 패턴을 보여줌.
다음은 무엇인가?
일반 병동에서 두지-EWS와 같은 모니터링 시스템을 구현하는 것은 유망한 결과를 보여주며, 조기 경고를 통해 환자 안전을 높이고 건강 악화를 조기에 감지할 수 있도록 함. 이 시스템은 상당한 시간 절약을 제공하여 의료 제공자가 업무 흐름을 최적화하고 직접 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 함.
그럼에도 불구하고, 자원이 제한된 병원에서 임상 결과와 효율성을 높이기 위해 고급 모니터링 기술이 필요함. 앞으로는 이러한 발견을 다양한 의료 환경에 확장하고, 추가 생체 신호를 통합하며, 이러한 시스템의 임상 가치를 극대화하는 데 초점을 맞춰야 함.
