▲ 서울아산병원 마취통증의학과 김성훈·조준영 교수와 의료영상지능실현연구실 김남국 교수팀이 수술실 카메라를 이용하여 알코올 젤 기반의 의료진 손위생을 감지하는 인공지능을 최근 개발했다. 사진은 인공지능에 탑재된 동작검출기술 작동 모습

수술실에서 의료진의 손 위생이 잘 지켜질 수 있도록 손동작을 자동으로 모니터링하고 추후 반복적인 피드백을 제공하는 인공지능이 개발됐다.

서울아산병원 마취통증의학과 김성훈 · 조준영 교수와 의료영상지능실현연구실 김남국 교수팀은 수술실 카메라를 이용해 알코올 젤 기반의 의료진 손 위생 동작을 감지하는 인공지능을 개발해 세계적 권위의 인공지능학회 ‘ICLR 2020’에 발표됐다고 밝혔다.

인공지능은 수술실 카메라로 의료진 손 위생을 24시간 전수 모니터링하며 의료진 모습이 광학형상으로 표현되고, 피드백도 의료진 개인이 아닌 수술실 단위로 전달돼 의료진 개인정보가 안전하게 보호된다.

연구팀은 사람 행동을 식별하는 최적화 알고리즘을 개발하기 위해, 영상 행동 분류에 탁월한 성능을 입증한 I3D 신경망을 사용했다.

손 위생 준수 동작은 ‘알코올 젤로 손 비비기’를 기준으로 ‘수술 장비 만지기’, ‘장갑 끼기’, ‘장갑 벗기’ 3가지 동작은 인공지능이 손 위생 준수 동작과 구분해야 할 행동으로 정의했다. 연구팀은 이러한 동작을 동영상으로 촬영해 총 7천 6백여 장의 학습용 동영상 데이터를 획득했다.

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

김성훈 교수는 “수술실이라는 의료현장에서 의료진의 손 위생 문화를 정착하는데 어려움이 컸다”며 “이번에 개발한 최적화 인공지능 알고리즘은 의료진이 자연스럽게 손 위생 습관을 갖도록 도와, 환자 안전과 병원 내 감염관리에 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

김남국 교수는 “인공지능이 병원 내 동영상 데이터를 인식할 수 있으면, 감염관리뿐 아니라 환자 낙상 및 호흡상태 모니터링을 자동화해 의료진의 부담이 줄고 의료의 질은 향상될 수 있다”며 “기술을 고도화해 병원 내 다양한 진료현장에서 활용될 수 있도록 할 것”이라고 강조했다.

이 기사를 공유합니다
저작권자 © 메드월드뉴스 무단전재 및 재배포 금지