AI 기반 항생제 처방지원 시스템 구축
혈액배양검사 결과 전 감염 위험 예측
경제협력개발기(OECD)의 보건통계에 따르면 우리나라의 항생제 사용량은 2024년 기준 OECD 회원국 가운데 두 번째로 높은 등 불필요한 항생제 처방이 많은 상황이다.
또, 질병관리청에 따르면 국내 항생제 사용량은 2021년 19.5 DID에서 2024년 33.6 DID로 72.3% 증가했다. DID는 인구 1000명당 하루에 소비되는 항생제의 양을 나타내는 지표다.
이런 가운데, 국내 대학병원이 인공지능(AI)을 활용해 감염 위험을 예측하고 의료진의 항생제 처방을 지원하는 병원 맞춤형 AI 시스템을 구축했다. 항생제 오·남용을 막기 위해 병원 임상데이터를 활용한 AI 항생제 처방지원 시스템 구축에 본격 착수한 것이다.
한림대학교강남성심병원은 의료 AI 기업 휴버(HUVER)와 'AI 기반 항생제 적정사용 관리 및 의사결정지원 시스템' 개발·구축 계약을 체결했다고 10일 밝혔다.
휴버는 의료기관의 임상 및 행정 업무를 지원하는 의료 AI 기업이다. 여러 AI 에이전트가 업무를 분담하고 수행하는 플랫폼 '휴버'(HUVA)를 개발중이다. 기존 의료정보시스템과 연계해 의료진의 의사결정과 반복적인 업무를 지원하는 AI 기술 개발에 주력하고 있다.
이번 사업은 이재갑 감염내과 교수가 총괄한다. 병원의 항생제 적정사용 관리(ASP) 체계를 고도화하기 위한 차원이다. 환자의 임상정보와 검사 결과를 AI로 분석해 감염 관련 위험을 예측하고, 의료진이 적절한 항생제를 선택하는 데 필요한 정보를 제공하는 것이 핵심이다.
항생제 적정사용 관리는 환자에게 적절한 항생제를 올바른 용법과 기간에 사용할 수 있도록 지원하는 활동으로 불필요한 항생제 사용과 항생제 내성 발생 위험을 줄이기 위한 중요한 감염관리 전략이다.
감염질환 치료에서는 원인균과 항생제 감수성 검사 결과가 확정되기 전에도 환자의 상태에 따라 신속한 항생제 치료 결정이 필요한 경우가 많다. 의료진은 환자의 임상 상태와 검사 결과, 항생제 투약 이력, 내성 가능성 등을 종합적으로 검토해 적절한 치료 방침을 결정해야 한다.
이번에 개발하는 AI 시스템은 한림대학교강남성심병원의 임상기록과 검사 데이터를 활용해 혈액배양 양성 가능성과 주요 원인균, 항생제 내성 위험 등을 분석하도록 설계된다.
병원 환자의 특성과 실제 진료환경을 반영한 맞춤형 AI 예측모델을 개발해 혈액배양검사 결과가 확정되기 전 의료진의 항생제 치료 결정을 지원할 계획이다.
기존 의료정보시스템과 연계해 환자의 임상정보와 항생제 투약 이력, 관련 진료지침 및 병원 내 항생제 사용 기준을 종합해 검토 가능한 항생제 후보와 근거를 제공한다. 감염내과 협진이 필요한 경우에는 주요 임상정보와 검사 결과를 바탕으로 협진의뢰서 초안을 자동 생성해 준다.
사업 기간은 내년 10월까지다. 병원 진료환경에 맞춘 AI 모델 개발과 성능 평가와 시스템 통합시험 및 시범 운영을 단계적으로 진행할 계획이다.
이재갑 교수(감염관리실장)는 "감염질환 치료에서 중요한 것은 신속하고 적절한 항생제 선택"이라며 "병원 임상데이터와 AI 기술을 접목한 처방지원 시스템을 통해 항생제 적정 사용을 지원하고 환자 안전을 높이는 데 도움을 줄 것"이라고 말했다.
휴버 송인성 대표이사는 "병원의 임상 경험과 휴버의 AI 기술을 결합해 실제 진료현장에 필요한 항생제 처방지원 시스템을 구축할 것"이라며 "의료진의 의사결정과 업무 효율성 향상에 실질적으로 기여할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.
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