"중환자 예측, 간호사 확보"… 팬데믹 재침공 대비하는 '이곳'

팬데믹(감염병대유행) 당시 최전선에서 사투를 벌였던 국립중앙의료원이 새로운 감염병 출현에 대항할 수단을 마련한다. 약 1억원을 투입해 인공지능(AI) 기반의 감염병 중환자 발생 예측 알고리즘을 만든다. 이 알고리즘은 어떤 환자에게 병상과 인공호흡기 등 의료자원을 할당할지도 결정한다. 또한 6000만원을 들여 중환자 전담 간호사 확보 방안도 마련한다. 코로나19(COVID-19) 대유행 당시 중환자 간호인력이 부족해 죽지 않아도 될 환자가 사망했던 안타까운 일을 반복하지 않기 위해서다.

10일 머니투데이 취재를 종합하면, 국립중앙의료원(의료원)은 최근 '감염병 확산 예측 모델 및 인공지능 기반 의료자원 할당 연구'라는 제목의 용역을 발주했다. 연구 예산은 9500만원이고 올해 12월8일까지 진행된다.


의료원이 구축하려는 건 기계학습(머신러닝)·AI 기반의 감염병 확산 예측 모델, 즉 알고리즘이다. 특히 감염병으로 발생할 중환자 수 예측에 초점이 맞춰졌다.

코로나19 대유행이 한창일 때 국가수리과학연구소 등에서 확진자 수 발생을 예측해 발표했었다. 그러나 감염병 유행은 변수가 많아 기존 모델로는 정확한 예측이 어려웠다. 또한 '확진자 수'에만 초점이 맞춰져 정작 병상을 차지하는 중환자 수 예측은 제대로 되지 않았다.

이번에 개발될 알고리즘은 병상, 인공호흡기, 중환자실 등 의료자원 할당에도 사용된다. 감염병 유행에서 중환자가 대량으로 발생하면 병상이 부족해질 수 있다. 실제로 2021년 겨울, 오미크론 변이 바이러스 유행으로 전국의 중환자 병상 가동률이 80%에 육박하기도 했다. 이런 상황에서 병상 등 의료자원을 효율적으로 배분하지 않으면 중증환자의 대기시간이 길어지고, 환자를 결국 사망에 이르게 할 수 있다.


의료원 빅데이터팀 소속의 성호경 예방의학전문의는 "감기 환자 1000만명이 생겨도, 그들은 집에서 쉬면 되지만 실제로 의료자원을 잡아먹는 건 중증환자"라며 "1단계에서 중환자 발생을 예측하고 2단계에서 그들이 병원으로 왔을 때 어떤 식으로 의료자원을 할당할 것인가, 이런 형태의 모델이라고 생각하면 된다"고 설명했다.

이어 "의료자원 할당의 경우 CDSS(임상결정지원)처럼 알고리즘에 어떤 정보를 입력하면 '이 환자는 중환자실로, 저 환자는 일반병동으로 가라'는 식으로 경로를 제시하는 방식이 될 수 있다"고 덧붙였다.

다만 아직 초기 단계의 연구이기에 당장 상용화를 기대하긴 어렵다. 성 전문의는 "코어 알고리즘, 한마디로 뼈대를 만드는 연구이다"며 "여기다 살을 붙이면 좀 더 적용할 게 많은 기술이 되겠지만, 지금 당장 현실에서 적용하는 것까지 바라는 건 아니다"고 말했다.

의료원은 새로운 감염병 출현에 대비해 중환자 전담 간호사를 확보할 시스템도 구축한다. 예산은 6000만원이 투입된다. 올해 12월15일까지 연구가 진행된다.

팬데믹 대응 과정에서 중환자 의료 인력의 부족은 큰 문제였다. 병상은 급한 대로 늘릴 수 있었지만 정작 누워있는 환자를 볼 간호사가 없었다. 급하게 일반병동 간호사를 단기로 교육해 중환자실에 투입했지만 숙련도가 낮아 업무 수행에 제한이 많았다. 결국 예상보다 더 많은 환자가 죽는 '초과사망'이 급증하기도 했다.

이에 의료원은 위기단계별로 중환자 전담 간호사 인력을 확보할 방안을 구축하기로 했다. 중환자를 돌볼 수 있게 가르치는 교육 시스템도 갖춘다. 또한 감염병전문병원 등 기관별로 중환자 전담 간호사가 얼마나 필요한지 인원을 추산할 예정이다.

의료원 관계자는 "중환자를 대상으로 충분한 간호 서비스를 제공하기 위해 간호 인력 확보가 제일 중요하다고 판단돼 우선 추진하게 됐다"며 "향후 국가지정 입원치료병상 등 감염병관리기관을 중심으로 적용을 검토할 예정이다"고 밝혔다.