순천향대천안병원, AI·IoT 활용 ‘정신질환자 응급상황 예측시스템’ 개발

입력 2022-07-31 15:23
  • 가장작게

  • 작게

  • 기본

  • 크게

  • 가장크게

▲(사진 왼쪽부터) 정신건강의학과 이화영·김지선·이현아 교수
▲(사진 왼쪽부터) 정신건강의학과 이화영·김지선·이현아 교수

국내 연구진이 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)를 활용해 정신질환자 응급상황 예측시스템 개발에 나선다.

순천향대학교 부속 천안병원 정신건강의학과 이화영 교수팀은 AI와 IoT를 활용해 정신질환자들의 응급상황을 사전에 예측할 수 있는 시스템을 개발한다고 31일 밝혔다.

이번 시스템 개발은 최근 보건복지부가 공모한 ‘정신건강 연구 개발 사업’의 과제에 선정돼, 앞으로 3년 동안 15억 원의 연구비를 지원받는다. 연구는 순천향대천안병원 정신건강의학과 이화영, 김지선, 이현아 교수팀과 한국과학기술연구원, 소프트넷과 공동으로 진행된다.

이화영 교수팀이 개발하는 예측시스템은 병원에 입원한 정신질환자들의 자해, 타해 등의 위험요소를 사전에 파악하는 기술로 접촉식과 비접촉식으로 나뉘어 수행된다.

접촉식은 환자들의 신체에 부착, 착용하는 웨어러블 디바이스(패치, 시계 등)에 적용하는 기술이며, EMR(전자의무기록)과도 연동된다. 특수 제작된 웨어러블 디바이스는 정신질환자들의 맥박수, 호흡수 등의 생체신호를 실시간으로 추적·관리하고, 이상이 감지되면 연동된 EMR(전자의무기록)에 반영돼 의료진의 신속한 진료가 가능하다.

비접촉식은 침대, 슬리퍼, 출입문 등 환자들의 주변 환경에 센서를 부착해 환자들의 행동을 관찰하는 것이다. 센서는 환자들의 신체리듬을 비롯해 활동량, 이동경로 등을 파악할 수 있어 이상행동 차단은 물론, 낙상예방 등의 환자 안전에도 큰 도움을 줄 수 있다.

이 교수팀은 성공적인 기술 개발을 위해 △1단계(1차년도)에서 병원에 입원한 정신질환자들의 위기 신호데이터를 수집하고 △2단계(2차년도)로 자·타해 위기 예측 시스템 구축 및 실증 △3단계(3차년도)는 개발된 시스템의 효과성을 분석할 계획이다.

이화영 교수는 “정신병동에 입원한 환자들의 안전사고는 매년 꾸준히 발생되고 있어 해결책이 시급한 상황”이라며 “환자의 질병 악화와 자살을 막고, 의료진의 안전도 지켜주는 효율적인 시스템이 개발될 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

  • 좋아요0
  • 화나요0
  • 슬퍼요0
  • 추가취재 원해요0

주요 뉴스

  • 유니클로부터 K리그까지…온 세상이 '헬로키티' 천국? [솔드아웃]
  • 협박과 폭행·갈취 충격 고백…렉카연합·가세연, 그리고 쯔양 [해시태그]
  • 갤럭시Z 플립6·폴드6, 사전판매 시작…온·오프 최저가는 어디?
  • 이젠 최저임금 1만 원 시대…내년 1.7% 오른 1만30원 확정
  • 비트코인 채굴 난이도 반감기 시기로 회귀…“매도 주체 채굴자”
  • 끊이지 않는 반발…축구지도자협회, 홍명보 선임한 정몽규에 사퇴 요구
  • 일본 ‘방위백서’…20년 연속 ‘독도는 일본 땅’ 기술
  • 200년 만의 '극한 폭우', 깨어보니 이웃집이 사라졌다 [이슈크래커]
  • 오늘의 상승종목

  • 07.12 장종료

실시간 암호화폐 시세

  • 종목
  • 현재가(원)
  • 변동률
    • 비트코인
    • 81,561,000
    • +0.91%
    • 이더리움
    • 4,400,000
    • +0.46%
    • 비트코인 캐시
    • 530,500
    • +7.26%
    • 리플
    • 681
    • +6.57%
    • 솔라나
    • 196,200
    • +1.4%
    • 에이다
    • 581
    • +2.65%
    • 이오스
    • 741
    • +0.27%
    • 트론
    • 196
    • +3.16%
    • 스텔라루멘
    • 131
    • +3.15%
    • 비트코인에스브이
    • 55,450
    • +3.55%
    • 체인링크
    • 18,100
    • +2.32%
    • 샌드박스
    • 437
    • +2.82%
* 24시간 변동률 기준