'환자 안전관리' TOP…'강원대병원·아주대병원' 선정
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'환자 안전관리' TOP…'강원대병원·아주대병원' 선정
  • 문윤희 기자
  • 승인 2022.07.27 05:52
  • 댓글 0
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복지부, 2021년 스마트병원 성과 공유
강원대, 욕창·낙상 예방에 '인공지능' 모니터링 도입
아주대, 모바일앱 통해 환자상태 모니터링 후 예방 중점

강원대학교병원과 아주대학교병원이 '병원 내 환자 안전관리' 분야에서 혁신 성과를 내는 병원으로 선정됐다. 

두 병원은 보건복지부와 한국보건산업진흥원, '스마트병원 컨소시엄 참여하는 '2021 스마트병원 선도모델 개발 지원사업'에 지원해 '선도모델'로 선정됐다. 

이와 함께 국립암센터가 '스마트 특수병동 분야'에서, 한림대성심병원과 삼성서울병원이 '지능형 업무지원' 분야 선도 모델로 꼽혔다. 

병원 내 환자 안전 부분과 관련해 강원대학교병원은 입원한 환자의 낙상을 조기에 감지하고, 욕창 고위험군의 욕창 발생을 줄이는 시스템을 구축한 점을 높이 평가 받았다. 

병원은 낙상을 예방하기 위해 병실 천장에 설치한 어안렌즈 폐쇄회로텔레비전 영상 정보를 바탕으로 인공지능이 낙상을 모니터링 하고 이상징후를 탐지해 의료진에게 상황을 알리는 시스템을 도입했다. 

시스템 도입 전에는 보호자가 없는 병실의 경우 낙상 발생 후 약 120초만에 의료진이 도착했으나 시스템 도입 후 낙상 발생 후 도착시간이 10초로 단축되는 결과를 가져왔다. 

욕창의 경우, 같은 시스템을 이용해 환자가 특정 자세로 일정시간 이상 누워있는 상황을 방지했다. 

아주대병원의 경우는 입원 환자의 낙상과 욕창위험도를 평가하고, 간호사가 모바일 앱을 통해 환자의 상태를 바로 입력하고 모니터링 해 낙상과 욕창 예방 활동 지원 시스템을 구축한 점이 높은 평가를 받았다. 

부분적으로 욕창은 간호사가 환자의 피부 사진을 촬영하면 인공지능이 영상 정보를 분석해 욕창 단계를 분류하고, 1~2단계에 해당되는 경우 유사 피부질환과 구분이 어려울 수 있어 자동으로 전문 협진이 외뢰되도록 했다. 

낙상의 경우 환자의 병원 내 위치를 추적해 환자가 의료진의 동행없이 병원 내 낙상 고위험 지역으로 이동할 경우 알람이 울려 대응할 수 있도록 했다. 

'스마트 병동' 부분으로 선정된 국립암센터는 환자의 항암치료 과정을 자동화해 암환자 전주기 스마트 특수병동 시스템을 구축한 점이 높은 평가를 받았다. 

암환자의 치료과정에서 발생되는 통증의 정도를 환자용 패드에 입력하면 의료인이 즉각 대응할 수 있도록 했다. 

지능형 업무지원 부분에서 선정된 한림대학교 성심병원은 스마트 응급실, 스마트 외래, 스마트 병상, 스마트 전원 시스템을 구축한 점이 높은 평가를 받았다. 

이중 스마트 응급실은 무선 웨어러블 의료기기로 환자의 심전도, 심박수, 호흡수, 체온을 클라우드 모니터링 서버에 저장해 30분 간격으로 환자의무기록으로 자동 연동되도록 구현했다. 

외래 부분에서는 스마트 키오스크를 이용, 환자의 이동과 외래 진료 흐름을 추적·분석해 개선전략을 마련했다. 

병상배정의 경우는 입원과 퇴원하는 환자의 수를 예측하는 인공지능을 통해 환자 특성에 맞는 맞춤형 병상배정이 가능하도록 했다. 

전원의 경우, 다른 기관의 치료 가능 여부와 환자의 주소지, 요청사항 등을 고려해 심평원의 공개데이터와 의료원 내 협력병원 통합 관리시스템을 통해 적합한 병원을 추천받을 수 있도록 했다. 

삼성서울병원은 지능형 물류관리 시스템을 도입한 부분이 높은 평가를 받았다. 

병원은 병동에서 사용하는 진료재료의 표준수량을 예측하고, 치료재료나 린넨을 싣는 스마트 카트장을 개발해 자동 재고 관리시스템과 연동해 매일 배송로봇을 통해 물품이 전달되도록 했다. 

이로 인해 의료진은 그동안 병동 물품 관리 등 행정업무에 투입되는 시간을 환자 관리업무에 더 집중해 사용할 수 있게 됐다. 

이기일 복지부 제2차관은 "혁신적 의료서비스에 대한 환자들의 요구는 디지털 기술을 활용한 스마트병원을 통해 환자 중심, 예방 중심 미래 의료에 빠르게 다가서고 있다"면서 앞으로 스마트 병원이 환자중심으로 소통하고, 지역사회와 연결되는 더 발전된 모습으로 나갈 것으로 기대한다"고 말했다. 



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