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의학건강
용인세브란스병원 “AI로 진단 정확도 높이고 환자안전 확보”
  • 손세준 기자
  • 등록 2020-04-23 16:44:30
  • 수정 2021-06-22 14:41:04
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  • 영상진단·의무기록 작성에 활용, 업무부담 줄어 환자 집중 도와 … 환자바뀜 방지 안면인식 AI도 개발 중

인공지능(AI)의 진단 정확도가 의료진에 버금가는 수준까지 올라오면서 AI가 환자안전과 진료환경 변화를 이끄는 요소로 등장하고 있다. 국내 한 대학병원의 조사에서도 의료진 10명 중 8명이 AI가 의료 분야에 유용하다고 답했다. 지난 3월 개원한 연세대 용인세브란스병원은 AI를 기반으로 한 질환진단, 의무기록 음성인식 솔루션 등을 도입해 환자 안전과 편의 제공에 나서 주목받고 있다. 


병원 AI 영상진단 도입, 폐암·유방암 진단 몇 초 안에 가능해져


용인세브란스병원은 영상진단 정확도를 높이기 위해 루닛의 AI 영상진단 솔루션을 도입해 주요 폐질환, 유방암 진단에 활용하고 있다. 기존 특정 소규모 영역에서만 시범 사용했던 것과 달리 전 병원 차원의 모든 영상에 AI 분석을 시행해 임상활용의 실증사례가 되고 있다.


‘루닛 인사이트 CXR’은 흉부 X-레이를 단 몇 초 만에 분석해 질환이 의심되는 부위와 정도를 색상으로 표기해준다. 폐 결절, 폐 경화, 기흉을 비롯한 주요 폐의 비정상 소견을 탐색하며 정확도가 97~99%에 이른다. 조기 침윤성 유방암처럼 유방촬영기만으로 발견이 어려운 질환도 수십만 건의 사례를 학습한 AI 덕분에 조기 진단과 시간·비용 절감이 가능해졌다. 


유방암 AI 진단 솔루션인 ‘루닛 인사이트 MMG’는 이 병원 김은경 2부원장(영상의학과 교수) 주도로 루닛과 공동 개발한 기술이다. 유방촬영기를 통해 촬영한 영상을 실시간으로 분석해 암 의심 부위를 표시해준다. 두 솔루션 모두 별도의 툴이 아닌 의료영상저장전송시스템(PACS)에서 바로 확인할 수 있어 진단이 효율적으로 이뤄지고 환자 대기시간을 줄여준다.
 
이 곳 김성원 의료정보부실장(영상의학과 교수)은 “AI 진단 솔루션은 의사와 유사한 수준의 정확도를 보이는 만큼 진단 단계에서 보조수단으로 활용하면 오진을 막을 수 있을 뿐만 아니라 사람이 놓칠 수 있는 미세한 결점을 잡아내 조기 진단에도 도움이 된다”며 “정확한 진단은 환자의 삶의 질 향상으로 이어지는 만큼 진단 솔루션 연구를 계속할 것”이라고 설명했다.
 
어렵고 복잡한 의무기록, AI 음성인식으로 의사 목소리 적어요


의무기록에 소요되는 의료진의 업무 부담도 AI가 덜어줬다. 이 병원은 영상·병리 판독, 입원·처치기록지 작성 등 진료와 관련된 다양한 문서 작업에 뷰노의 AI 기반 자동음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR) 솔루션을 도입해 공동 개발하고 있다.


‘뷰노메드 딥 에이에스알(VUNO Med-Deep ASR)’은 국영문을 혼용하고 약어를 자주 사용하는 진료 환경을 고려해 국내 의료 데이터 수만 건을 학습했다. 이 때문에 의료진들이 국영문 의료용어를 함께 말해도 오류없이 문서화가 가능하며, 작성된 문서는 음성으로 실시간 수정이 가능하다. PACS, 전자의무기록(EMR) 등 전자의료 시스템에 탑재돼 있어 기록을 시스템에 전송해야 하는 번거로움도 없다. 병리과 의료진은 검체를 육안 검색한 내용을 뷰노의 자동음성인식(ASR) AI 솔루션을 활용해 기록하고 있다.


박진영 디지털의료산업센터장(정신건강의학과 교수)은 “자동음성인식 AI 솔루션 도입으로 의무기록에 드는 시간이 절반 이상 줄면서 의료진의 진료 외 업무 부담이 줄었다”며 “환자에 집중할 수 있는 환경 조성, 업무 과중에 따른 사고 방지를 기대할 수 있게 됐다”고 말했다.
 
환자바뀜 사고 예방, 안면인식 AI 솔루션 도입 예고


이 병원은 검사 시 예기치 못한 환자바뀜 사고를 미연에 방지하기 위해 AI를 활용한 안면인식 솔루션을 준비하고 있다. 0.001% 이내의 에러율과 약 100만명의 얼굴 학습으로 검증된 이 솔루션은 환자 스스로 휴대폰으로 촬영한 얼굴 사진을 사용해 신원을 확인해준다. 이 솔루션을 다양한 방법으로 활용하기 위해 업체와 공동 연구 중이다.


안면인식을 출근 체크에 적용하는 수준을 넘어 위험한 검사 또는 시술 직전 환자의 신원 재확인, 수술 환자의 바뀜 방지에 적극 활용할 예정이다.

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