AI 기반 도구가 입원 환자의 사망 위험을 줄인다, 연구 결과

인공지능(AI)이 병원에서의 사망을 줄이는 데 도움이 될 수 있을까요? 캐나다 의학 협회 저널에 발표된 새로운 연구에 따르면, AI 기반 시스템이 건강 상태 악화 위험이 높은 입원 환자를 식별함으로써 예기치 않은 사망의 위험을 줄일 수 있었습니다.

입원 환자에서의 빠른 악화는 중환자실(ICU)로의 비계획적 입원의 주요 원인입니다. 이전 연구에서는 이러한 환자들을 식별하기 위해 기술을 사용하려 했지만, 가장 위험에 처한 취약 환자를 돕기 위한 예측 도구의 적용에 대한 증거는 엇갈리고 있습니다.

유니티 헬스 토론토, ICES, 토론토 대학교의 연구자들은 세인트 마이클 병원의 일반 내과(GIM) 병동에서 3년 동안 개발 및 테스트한 AI 기반의 조기 경고 시스템인 CHARTWatch의 효과를 연구하였습니다.

이 연구에는 GIM에 입원한 55–80세 환자 13,649명(개입 전 기간 9,626명, CHARTWatch를 사용한 경우 4,023명)과 CHARTWatch를 사용하지 않은 특수 전공 병동에 입원한 8,470명이 포함되었습니다. 19개월의 개입 기간 동안 GIM의 482명이 고위험군으로 분류되었으며, 이는 43개월의 개입 전 기간 동안 1,656명이 고위험군으로 분류된 것과 비교되었습니다. CHARTWatch 그룹에서는 비완화적 사망이 개입 전 그룹보다 적었습니다(1.6% 대 2.1%).

“AI 도구가 의학에서 점점 더 많이 사용됨에 따라, 이들이 안전하고 효과적인지 신중하게 평가하는 것이 중요합니다.”라고 세인트 마이클 병원의 임상 과학자이며 공동 저자인 Dr. Amol Verma는 말합니다. “우리의 연구 결과는 AI 기반 조기 경고 시스템이 병원에서의 예기치 않은 사망을 줄이는 데 유망하다는 것을 시사합니다.”

정기적인 소통은 CHARTWatch가 실시간 경고를 통해 임상의와 두 번의 일일 이메일을 간호 팀에 전달하고, 완화 치료 팀에 매일 이메일을 보내는 데 도움이 되어 사망을 줄이는 데 기여했습니다. 팀은 또한 고위험 환자를 위한 치료 경로를 만들었으며, 간호사에 의한 모니터링을 강화하고, 간호사와 의사 간의 의사소통을 향상시켰으며, 환자를 재평가하도록 의사를 독려하는 프롬프트를 포함했습니다.

“결국, 이 연구는 AI 시스템이 간호사와 의사가 고품질 치료를 제공하는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줍니다.”라고 Verma가 말합니다.

저자들은 CHARTWatch와 같은 AI 솔루션이 환자의 건강을 개선하고 조기 사망을 피하는 데 기여할 수 있기를 희망합니다.

“이 중요한 연구는 전체 AI 솔루션의 복잡한 배치와 관련된 결과를 평가하여 이 유망한 기술의 실제 영향력을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.”라고 공동 저자이자 유니티 헬스 토론토의 데이터 과학 및 고급 분석 부사장인 Dr. Muhammad Mamdani가 말합니다.

“우리는 다른 기관들이 유니티 헬스 토론토의 경험에서 배우고 이를 개선하여 그들이 제공하는 환자에게 혜택을 줄 수 있기를 희망합니다. 유니티 헬스 토론토는 이미 혁신적인 파트너십을 통해 우리의 AI 도구를 확산하는 데 도움을 주고 있는 협력 리더입니다.”

두 번째 기사는 임상의들이 임상 실습에서 AI 스크라이브를 사용하려고 할 때 알아야 할 사실들을 간략히 소개하며, 환자 동의를 받는 것의 중요성과 AI 생성 노트를 오류 없이 검토하는 것, 소프트웨어가 현지 개인정보 보호 법률을 준수하는지를 확인하는 것의 중요성을 강조합니다.