AI가 Mount Sinai Hospital에서 의사들의 결정을 개선하고 생명을 구하는 데 도움을 줍니다.

SeoulAI와 머신러닝 기술은 의사들이 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕고 있습니다. Mount Sinai에서 진행된 연구가 Critical Care Medicine에 게재되었는데, 이 연구는 AI 경고가 의사들이 환자의 문제를 신속히 해결하는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다. 이는 병원에서 환자의 치료 결과를 향상시킵니다.

주요 연구는 다음과 같은 중요한 결과를 발견했습니다:

• 환자들은 43% 더 높은 확률로 치료가 강화되었습니다.
• 환자가 사망할 가능성이 현저히 낮아졌습니다.
• 의사들은 심장과 순환을 지원하기 위해 더 많은 약물을 투여했습니다.
• 환자는 30일 이내에 사망할 가능성이 줄어들었습니다.

메튜 A. 레빈 박사는 주저자로서, 그들의 목적이 인공지능 경고 시스템이 중환자실 필요성을 줄이고 병원 내 사망 위험을 낮출 수 있는지를 확인하는 것이라고 말했습니다. 이전에는 수정된 조기 경고 점수(MEWS)와 같은 전통적인 방법을 사용했습니다. 그러나 레빈 박사는 AI와 기계 학습이 이러한 오래된 방법들보다 더 효과적이라고 언급합니다. 이러한 기술들은 건강 문제를 더 정확하게 예측하고 더 빠른 치료를 가능하게 하여 더 많은 생명을 구합니다.

이 연구는 뉴욕의 마운트 시나이 병원에서 2,740명의 성인 환자를 대상으로 네 개의 내외과 병동에서 진행되었습니다. 환자들은 두 그룹으로 나뉘었습니다. 한 그룹은 자신의 건강 상태에 대한 실시간 경고를 간호사, 의사 또는 신속 대응팀에 받았습니다. 다른 그룹은 경고가 생성되었으나 누구에게도 전달되지 않았습니다. 하지만, 경고를 받지 않는 그룹의 환자가 심각한 건강 문제를 보이면 즉각적인 치료를 받았습니다.

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수석 연구 저자 Dr. David L. Reich는 머신러닝을 사용한 실시간 경고의 이점을 설명합니다. 이러한 모델은 신속하고 정확하여 임상 결정을 돕습니다. 이를 통해 적절한 팀이 즉시 필요한 환자에게 도달할 수 있게 합니다. Dr. Reich는 이러한 도구를 '증강 지능'이라고 부르며, 의사와 간호사가 환자 평가를 빠르게 하고 치료를 시작하여 환자의 안전을 지키도록 도와줍니다. 이러한 노력은 배움이 지속되는 건강 시스템을 구축하는 데 목적이 있습니다.

COVID-19 팬데믹으로 인해 연구가 조기 종료되었지만, 현재 이 알고리즘은 마운트 시나이 병원의 모든 준중환자실에서 사용되고 있습니다. 준중환자실은 안정적인 상태이지만 면밀한 관찰이 필요한 환자를 위한 특별 구역입니다. 매일 중환자 전문의가 가장 높은 위험 점수를 가진 15명 환자를 확인하고 일차 진료팀에 치료 조언을 제공합니다. 시간이 지나면서 알고리즘에 더 많은 데이터가 쌓이면서 정확성이 향상됩니다.

마운트 시나이 연구진은 임상 악화 알고리즘을 제작했습니다. 또한, 마운트 시나이 건강 시스템에서 임상 의사 결정을 지원하기 위해 15개의 인공지능 기반 도구를 추가로 개발하고 활용했습니다.