"인공지능을 접목한 생체신호 모니터링은 환자 안전은 물론 의료진 워크 플로우 개선을 위해 필수적인 요소가 될 것입니다. 이미 시대적 흐름이라고 봐야겠죠."

영상 진단 보조 분야에서 꽃을 피운 의료 인공지능(AI)이 이제 생체신호 분석을 통한 환자 상태 모니터링 분야로 확장되고 있다.

가장 인력 집약적인 부분이면서도 환자 안전과도 직결된다는 점에서 인공지능이 활약할 수 있는 좋은 무대가 될 수 있는 이유다.

그러한 면에서 국내에서도 의료 인공지능 기업들이 속속 생체신호 분석을 통한 조기 예측 솔루션을 내놓으며 시장을 개척하고 있다.

이에 대해 실제 임상에서 중환자들을 보고 있는 의료진들은 어떻게 생각하고 있을까.

세브란스병원에서 조기대응팀을 이끌고 있는 호흡기내과 정경수 교수는 이미 이러한 솔루션은 필수가 됐다고 강조했다. 에이아이트릭스가 개발한 인공지능 기반 응급 상황 조기 예측 솔루션인 바이탈케어(AITRICS-VC)를 통해서다.

정경수 교수는 "세브란스병원만 해도 JCI인증을 통해 환자 안전 시스템에 대한 인정을 받았고 매달 교육과 수련도 진행하고 있지만 아무리 의료진이 열심히 한다고 해도 놓치는 환자는 존재한다"며 "사람이 하는 일에 틈이 없을 수는 없기 때문"이라고 운을 뗐다.

그는 이어 "이러한 미충족 수요를 해결하기 위해 다양한 솔루션들이 나왔지만 한계가 분명했던 것도 사실"이라며 "이미 상황이 벌어진 후에 알람을 주거나 왜 상황이 그렇게 됐는지를 파악하지 못하는 한계가 있었다"고 지적했다.

그가 바이탈케어에 기대를 거는 이유도 여기에 있다. 혈악과 맥박 등 6가지 생체 신호와 산성도 등 11가지 혈액검사 결과를 인공지능이 분석해 사전에 응급 상황이 발생할 가능성을 알려주는 기능을 탑재했기 때문이다.

실제로 바이탈케어는 패혈증의 경우 4시간 이내에 일반 병동에서 질환이 발생할 위험도를 예측해 주며 사망이나 중환자실 전실 등 급성 중증 이벤트 또한 6시간 이내에 알람을 준다.

정경수 교수는 "바이탈케어에 높은 점수를 주는 이유는 환자 상태가 나빠졌다거나 나빠질 수 있다는 것만 알려주는 것이 아니라 어떻게 대처해야 하는지까지 짚어준다는 것"이라며 "이른바 설명 가능한 인공지능으로서 의료진의 워크플로우를 대폭 개선하는 결과를 가져왔다"고 설명했다.

이어 그는 "전자의무기록(EMR)로 볼 수 있는 정보는 방대하고 복잡하지만 실제 의료진이 이를 파악하고 대처하는데는 지식과 경험 외에도 상당한 시간과 노력이 필요하다"며 "이를 빠르게 읽고 해석해 의료진에게 위험과 위험의 배경을 설명할 수 있는 인공지능이라면 선택하지 않을 이유가 없다"고 덧붙였다.

이로 인해 그는 바이탈케어와 같은 인공지능 기반 생체신호 모니터링 기술은 이제 자연스럽게 임상 현장에 녹아들 것으로 내다봤다.

현재 미충족 수요가 분명하며 이미 의료진과 과거 시스템으로는 그 틈을 메울 수 없다는 것을 모두가 알고 있다는 점에서 필수 사항이 될 수 밖에 없다는 전망이다.

정경수 교수는 "그나마 서울의 대형병원들이야 조기 대응팀이 있지만 지방쪽은 대학병원급에서도 이러한 중환자 시스템을 유지하는 곳이 드물다"며 "코로나 또한 중환자 기반이었다는 점에서 이미 수면 위로 올라온 문제"라고 지적했다.

그는 이어 "이러한 인력난을 해소하고 의료진들이 실제 위험 관리에만 매진할 수 있도록 워크플로우를 개선하는 인공지능 기반 응급상황 예측 솔루션은 이게 거부할 수 없는 흐름이 됐다고 본다"며 "현재는 패혈증과 심정지 등에 적용되고 있지만 강력한 확장성을 바탕으로 임상 현장에서 그 유용성을 증명할 것으로 전망한다"고 밝혔다.