한림대의료원, 국내 최초 낙상·욕창 실시간 예측 AI 모델 개발
44만 건 데이터 머신러닝 기반 AI 모델이 의료행위마다 낙창·욕상 발생확률 제시
한림대학교의료원은 입원환자의 낙상과 욕창 발생 가능성을 실시간으로 예측해주는 인공지능(AI) 모델을 병원계 처음으로 개발했다고 15일 밝혔다. 낙상과 욕창은 원내감염과 더불어 병원이 환자안전을 위해 가장 중요하게 여기는 부분이다. 이러한 안전사고는 질병의 치료 과정에서 환자의 회복과 예후에도 영향을 미치기 때문에 낙상과 욕창을 예방하면 전반적인 입원 생활의 질을 높이면서 비용은 크게 절감할 수 있다. 한림대의료원은 이번 AI 모델을 개발하기 위해 최근 5년간 낙상 데이터 16만 건, 최근 10년간 욕창 데이터 28만 건을 분석 및 가공하고 최적화된 머신러닝 알고리즘에 적용했다. '낙상 위험 예측 AI 모델'에 사용된 데이터는 환자의 기본정보를 비롯해 낙상위험약품, 항응고제 투여 여부, 골다공증, 걸음걸이, 인지장애 등 20여 가지가 넘는다. '욕창 위험 예측 AI 모델' 역시 감각인지, 습기, 활동 정도, 기동력, 영양상태, 마찰력·응전력, 헤모글로빈, 식이, 기저질환 등 20여 가