국내 연구진이 급박한 수술실 환경에서 의료진이 손위생을 지킬 수 있도록 동작을 모니터해 피드백을 제공하는 인공지능을 개발했다. 김성훈·조준영 서울아산병원 마취통증의학과 교수와 김남국 의료영상지능실현연구실 교수 공동연구팀은 수술실 카메라를 이용해 의료진 손위생 준수 동작을 감지하는 인공지능을 개발하고, 인공지능학회 ‘ICLR(International Conference on Learning Representations) 2020’에 온라인으로 발표했다.

개발된 인공지능은 알코올 젤 성분의 손 세정제를 손에 비비고 수건으로 말리지 않는 것을 손위생 준수 위반 동작으로 간주하고 검출한다. 이는 수술실 참여 의료진 모두에게 요구되는 손위생 수칙이다.

그동안 병원에서는 의료진의 손위생 관리를 위해 훈련된 관찰자를 수술실에 투입하는 등 노력을 했지만, 제한된 시간과 인력 문제로 정확한 관찰과 피드백이 어려웠다.

인공지능은 수술실 카메라로 의료진 손위생 준수 동작을 24시간 전수 모니터링할 수 있으며 소프트웨어 화면에 의료진 모습이 광학형상으로 표현된다. 피드백은 의료진 개인이 아닌 수술실 단위로 전달돼 의료진 개인정보가 보호될 수 있도록 했다.

연구팀은 행동을 식별하는 최적화 알고리즘을 개발하기 위해, 영상 행동 분류에 탁월한 성능을 입증한 3D 신경망을 사용했다. 이 신경망은 400여가지의 행동 영상 데이터를 학습한 상태에서 수술실 손위생과 관련된 동작 4가지를 추가로 익혔다.

손위생 준수 동작은 ‘알코올 젤로 손 비비기’를 기준으로 했다. ‘수술 장비 만지기’, ‘장갑 끼기’, ‘장갑 벗기’ 3가지 동작은 인공지능이 손위생 준수 동작과 구분해야 할 행동으로 정의했다. 연구팀은 이런 동작을 동영상으로 촬영해 총 7600여장의 학습용 동영상 데이터를 획득했다.

데이터를 학습한 인공지능은 실제 수술실에서 성능평가를 거쳤는데, 약 0.5초(16프레임/초)마다 동작평가를 수행하며 의료진 손위생 동작을 감지했다. 정확도는 68%로 확인됐다.

김성훈 교수는 “최적화 인공지능 알고리즘이 향후 수술실에 도입되면 의료진이 자연스럽게 손위생 습관을 갖도록 도와 환자안전과 원내 감염관리에 기여할 것”이라고 말했다.