병원에서 약이 필요하다면? 연구 결과 IT 결함이 잘못된 약물 또는 용량으로 이어지는 빈도 확인

병원에서 약을 처방받을 때마다, 컴퓨터가 의사에게 약의 적절성과 용량에 대해 알림을 보냅니다.

건강 전문인이 컴퓨터에서 환자 기록을 업데이트할 때마다, 적절한 정보를 올바른 위치에 입력하거나 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택해야 합니다.

하지만 점점 더 많은 연구에서 이러한 전자 시스템이 완벽하지 않다는 것을 보여줍니다.

우리의 새로운 연구는 이러한 기술 관련 오류가 얼마나 자주 발생하며, 이것이 환자 안전에 어떤 의미가 있는지를 보여줍니다. 종종 이러한 오류는 프로그래밍 오류나 불완전한 설계로 인해 발생하며, 시스템을 사용하는 건강 근무자와는 덜 관련이 있습니다.

우리는 무엇을 살펴보았나? 무엇을 발견했나?

우리 팀은 대도시 병원에서 35,000건 이상의 약물 처방을 검토하여 기술 관련 오류가 얼마나 자주 발생하는지를 이해했습니다.

우리는 컴퓨터 기반 시스템을 통해 약물이 처방되거나 주문될 때 발생하는 오류에 집중했습니다. 많은 병원에서 이러한 시스템은 환자 침대 끝에 걸려있던 클립보드를 대체했습니다.

우리의 연구에 따르면, 약물 오류의 세 건 중 한 건은 기술 관련 오류입니다. 즉, 전자 의료 시스템의 설계나 기능이 오류를 유발했습니다.

우리는 시스템 사용의 첫 12주 동안의 오류율과 사용이 시작된 후 1년 및 4년 후에 오류가 어떻게 변화했는지를 검토하여 기술 관련 오류의 변화를 조사했습니다.

우리는 건강 전문인들이 시스템에 익숙해짐에 따라 기술 관련 오류가 점차 줄어들 것으로 기대할 수 있습니다. 그러나 우리의 연구는 초기 “학습 곡선”이 있긴 하지만, 전자 시스템이 도입된 후 수년간 기술 관련 오류가 지속적으로 문제가 되었음을 보여주었습니다.

우리 연구에서 기술 관련 오류의 비율은 시스템이 도입된 첫 해와 같은 수준이었습니다.

오류가 발생할 수 있는 이유는 무엇인가?

오류가 발생하는 이유는 다양합니다. 예를 들어, 처방자가 약물에 대한 가능한 용량 리스트를 마주하고 의도하지 않게 잘못된 옵션을 선택할 수 있습니다. 이는 의도한 것보다 더 적거나 많은 용량으로 이어질 수 있습니다.

우리 연구에서는 고위험 약물이 기술 관련 오류와 자주 연관되는 것을 발견했습니다. 여기에는 잘못 처방될 경우 심각한 부작용을 초래할 수 있는 옥시코돈, 펜타닐, 인슐린이 포함됩니다.

기술 관련 오류는 컴퓨터가 사용되는 환자 치료의 어느 시점에서도 발생할 수 있습니다.

미국의 한 사례에서는 간호사가 잘못된 약물을 접속하고 투여한 경우가 있었습니다. 그녀는 자동 분배 캐비닛에서 약물을 얻었는데, 이 캐비닛은 약물을 저장하고 분배하며 추적하는 데 사용됩니다.

설계가 불완전하여, 캐비닛은 간호사가 두 글자만 입력하여 약물을 검색할 수 있게 했습니다. 좋은 설계라면 두 글자만으로는 어떤 약물 옵션도 표시되지 않았을 것입니다.

간호사는 환자에게 잘못된 약물을 선택하고 투여하여 심정지에 이르게 하였고, 간호사는 형사 재판에 직면했습니다.

자동 분배 캐비닛은 호주 병원에서 점점 더 많이 도입되고 있습니다.

올해 초, 우리는 남호주 전자 의료 기록 시스템에서 발생한 오류에 대해 들었습니다. 이 시스템은 1,700명 이상의 임신 여성의 출산 예정일을 잘못 계산하여 조기 유도를 촉발할 수 있었습니다.

우리는 연구 중 발견한 불완전한 시스템 설계를 구체적으로 설명하고 다루는 일련의 안전 보고서를 제작하고 있습니다. 또한 시스템에 관련된 문제를 제기해준 다른 사람들의 사례도 포함됩니다.

여기에는 척수에 주사로 약물을 처방할 수 있는 드롭다운 메뉴가 포함됩니다. 이 특정 약물을 이렇게 투여하면 치명적일 수 있습니다.

또 다른 사례는 설정된 규칙에 따라 약물 용량을 반올림 또는 반내림하는 내장 계산기를 보여줍니다. 그러나 이는 매우 어린이나 저체중 아동에게 잘못된 용량을 초래할 수 있습니다.

각 예시에는 시스템을 최적화하기 위한 권장 사항을 포함합니다. 조직은 이러한 특정 예를 사용하여 시스템을 테스트하고 조치를 취할 수 있습니다.

안전을 개선하기 위한 다른 방법은 무엇인가?

우리 병원과 건강 서비스의 디지털화가 늘어남에 따라 기술 관련 오류의 위험이 증가합니다. 이는 건강 시스템에 사용되는 인공지능에서 발생할 수 있는 오류에 대해 이야기하기 전부터 발생하는 문제입니다.

우리는 종이 기반 기록으로 돌아가자는 것이 아닙니다. 그러나 컴퓨터 기반 시스템의 안전성을 확보하기 위한 작업에 전념하기 전까지, 디지털 시스템이 의료 분야에서 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 완전히 활용할 수는 없습니다.

시스템은 지속적으로 모니터링되고 업데이트돼야 하며, 이를 더 쉽게 사용할 수 있게 하고 안전성을 높여야 하며, 문제가 중대해지지 않도록 예방해야 합니다.

의료 IT 관리자와 개발자는 오류를 이해하고 시스템 설계가 최적이 아닐 때를 인식해야 합니다.

임상의가 문제를 처음으로 감지하는 경우가 많기 때문에, 그들의 우려를 신속하게 조사하고 해결하기 위한 메커니즘이 있어야 하며, 기술 관련 오류에 대한 체계적인 데이터를 지원해야 합니다.

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