EWS (early warning system)과 머신러닝의 콜라보

AI 의료의 기초 데이터와 패턴 학습을 통한 진료 데이터 고도화

여러분, 안녕하세요~

피플앤드테크놀러지에서 다시 2주만에 뵙습니다.

올해 상반기에는 스마트 병원으로 여러 주제에 대한 이야기를 해 보았는데요, 환자 생체 데이터 모니터링에 관련해서는 파도 파도 계속 나오는 이슈거리들로 아예 못 들어본 사람은 있어도, 한 번만 들어 보신 분은 없을 거라 생각 됩니다.

지난 편에서는 스마트 병원의 전반적인 모습과, 스마트 병원의 혁신적인 서비스인 환자 24시간 생체 모니터링 그리고 의료기기들을 용도에 맞게 연동하는 이슈들에 대해 알아 보았는데요, 오늘은 병원 업무 자동화 다음에 생각해 볼만한 “What’s Next?” – 병원 운영과 치료 공백 제로를 가능하게 하는 생체 모니터링에서 나오는 데이터가 향후 의료진들이 사용하는 정량화 된 진료 지침에 미칠 파급효과에 대해서 생각 해 보겠습니다.

의료 IoT의 실증과 상용화를 통해 우리는 환자 생체 데이터를 빅데이터 수준의 용량으로 수집, 저장 할 수 있게 되었는데요, 이 데이터는 각 환자의 예후를 살피는 일에 1차적으로 활용이 되지만, 장기적인 관점으로 보았을 때 여러 질환과 증상에 대하여 각 환자들의 특징, 회복 시간, 질병 특성을 매칭하여 이미 알고 있던 질환에 대해 심도 있게 분석할 수 있는 기본 정보로 2차 활용될 수 잇습니다. 예를 들어, EWS (Early Warning System)이라고 하는 의료진들이 사용하는 기준 수치가 있습니다. 의료 데이터 분석을 통한 Actionable 지침 제안에 사용되는 EWS가 점차적으로 데이터 분석으로부터 어떻게 영향을 받을 수 있는지, 한번 살펴 보실까요?

Early Warning System (EWS) 

EWS는 의료계에서 환자 상태를 빠르게 진단하기 위해 사용되는 지침입니다. 이 지표는 여러 종류의 생체 데이터 (호흡, 산소포화도, 체온, 혈압, 심박, AVPU 반응)를 기본 데이터로 사용하며 이 지표들은 1990년대 연구를 통해 알려진 환자 예후 악화 이전에 보이는 급격한 생체 신호의 이상징후들을 기반으로 개발 되었습니다.

전세계적으로 EWS는 임상적 예후 악화는 다양한 생리/생체 현상들과 각각의 종류내에서의 변동 수치 값을 통해 파악 됩니다. 그러나, 각각 다른 종류의 질병과 개인차가 있는 개인들에게 적용을 하기 위해 추가 측정 데이터 (소변검사 결과, 진통 수치 등)를 EWS의 항목에 추가하기도 합니다.

국가와 환경에 따른 여러 종류의 EWS가 있지만, 가장 “이상적”이라고 할 수 있는 시스템에 대한 의견은 아직도 분분합니다. 몇 개의 상이한 EWS를 비교해 보면, 각각의 파라미터 값이 어느 증상의 예후 악화 정도를 가늠하는 기준 값이 되는지에 대한 보편적인 기준치가 없어서 환자의 예후 악화를 알아차리지 못하거나 진료에 공백이 생길 수도 있습니다. 그래서 각 국가마다 조금씩 다른 기준의 EWS를 적용하면서 임상적으로, 그리고 보편적으로 증명이 된 항목들에 대해서는 (예를 들어 “어느 항목과 수치의 환자가 24시간 이내에 사망할 확률이 높다” 등의 증명 사례) 일반적으로 비슷한 기준을 적용하기도 합니다.

그러면 이 EWS라는 시스템이 환자 생체 데이터 분석과 어떤 관계가 있을까요?

데이터 기반의 진료 지침 기준과 데이터의 환류 

현재 상태에서 수집되고 있는 환자 24시간 모니터링 데이터는 의료진들이 환자의 급격한 예후 악화에 신속하게 대응하는 용도로 사용 되고 있습니다. 그러면 서버로 들어 오는 데이터들을 통해 판단하는 환자의 예후 악화는 누가, 어떤 기준으로 판단할까요?

네, 바로 앞에서 언급된 EWS입니다. 수치화 된 예후를 생체 데이터 별로 정리하여 각 임계점을 넘을 때 알람을 주게 되어 의료진들이 즉각적인 조치를 할 수 있지요. 그럼 점에서 EWS는 데이터베이스에서 사용되는 퀴러리 (query) 조건값이 됩니다.

여기에서 주목해야 하는 점은, 환자 24시간 생체 모니터링에서 추가적으로 고려할 수 있는 의료 데이터가 있는데요, 그것은 바로 “시간”입니다. 환자 예후의 악화 정도를 수치로도 보여줄 뿐만 아니라 각 측정 시간 별로 달라지는 값들의 편차, 즉 얼마나 급속도로 예후가 변하고 있는지 또한 의료진이 살펴 볼 수 있습니다.

2021 상반기에 구축을 마치고 실제 임상 적용에 들어간 환자 생체 모니터링은 국내 유일 의료 IoT 플랫폼인 IndoorPlus+ SmartCare를 통해 환자 생체 데이터를 수집하기 시작했는데요, 추후 EWS 값을 사용한 의료 데이터의 인공지능화의 기초 인프라를 구축했다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 하지만, 여기에서 그친다면 어렵게 수집한 귀중한 데이터를 서버에 모셔 두기만 한다면, 그것은 데이터에 대한 예의도 아닐 뿐더러 IoT의 의미를 제대로 살리지 못한 제한적인 시스템이 되겠지요. 그렇다면, 기존 EWS를 기반으로 환자 예후의 끊김 없는 관찰을 넘어 저장 된 방대한 양의 데이터를 가지고 무엇을 하면 될지 고민해 보아야 합니다.

의료 지식과 기술은 고대로부터 환자의 예후와 증상이라는 현상을 관찰하여 쌓여 온 아주 오랫동안 축적되어 온 인류의 자산입니다. 의사가 환자를 관찰하고, 징후를 기록하고, 처방을 내리는 수없이 많은 케이스들을 집대성하여 현재 우리가 혜택을 받으며 사는 의료 지식이 되었습니다. 이제 의료 지식을 더 빠르게, 정확하게 발전시킬 수 있는 실제 임상 데이터는 갈수록 방대하게 쌓여 갈 것이고, 그 데이터를 활용하여 도출되는 의료 지식은 다시 처음의 기준 지표가 되었던 EWS로 환류 되어 의료 지식 발전에 있어 중추역할을 할 것으로 기대 됩니다.

의료 분야에 출사표를 던지며 “치료 공백 제로”에 도전한  피플앤드테크놀러지에서도, 앞으로 상상을 넘을 분량의 데이터를 활용하기 위해  머신러닝과 인공지능 분야에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 데이터를 추수하는 농부의 마음으로, 더 스마트하고 알뜰하게 고객을 위한 가치를 제공하기 위해 항상 정진하겠습니다.

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