연하장애(삼킴장애)로 인한 흡인성 폐렴은 식도로 넘어가야 할 음식물이 기도를 통해 폐에 들어가 염증을 일으키는 것으로 발생하는 질환이다. 흡인성 폐렴은 병원 입원환자의 주요 사망원인으로 꼽히며, 면역기능이 떨어져 있는 환자에서 흡인성 폐렴이 발병할 경우 심각한 원내 감염으로 이어질 수 있다.
한림대춘천성심병원은 최근 10년간 흡인성 폐렴 데이터 60만건 가운데 흡인성 폐렴 단독으로 입원한 환자 6543명의 데이터를 추출하고, 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용해 이번 인공지능 모델을 개발했다.
이 인공지능 모델은 의료진이 처방전달시스템(OCS)에서 환자정보를 조회할 때마다 실시간으로 흡인성 폐렴 발생 가능성을 계산해 제시해주는 것이 특징이다. 인공지능이 매 순간 변하는 환자 정보를 바탕으로 흡인성 폐렴 발생 가능성을 계산하며, 이 예측값에 따라 환자를 고·중·저위험군으로 분류한다.
흡인성 폐렴 예측값이 20% 이상일 경우 시스템은 해당 환자를 ‘고위험군’으로 분류하고 의료진에게 ‘위험 메시지’를 전한다. 이를 확인한 의료진은 해당 환자의 모니터링 횟수를 늘리는 것 외에도 ▲2시간 간격 환자 자세 바꿔주기 ▲상체 30도 높이기 ▲1시간 간격 석션(suction) ▲기침 유도 ▲흉부 경타(chest percussion) 등의 집중관리를 한다.
손종희 한림대춘천성심병원 신경과 교수(기획실장)는 “기존에는 반복되는 뇌경색·치매·의식저하 등 입원환자의 흡인성 폐렴 발생 위험을 높이는 임상적 상황만을 보고 대처할 수밖에 없었다”며 “이제는 인공지능 모델을 통해 실시간으로 입원환자의 흡인성 폐렴 발병 위험도를 확인하고, 질병 발생 전에 이를 대처할 수 있게 되어 환자분들이 보다 안전하게 입원치료를 받을 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.