【 청년일보 】 최근 국내 의료기관에서는 인공지능 기반 임상 의사결정지원시스템(Artificial Intelligence–Clinical Decision Support System, AI-CDSS)의 도입이 빠르게 확대되며 간호 실무에서 환자 안전과 중재 정확성이 크게 향상되고 있다.

AI-CDSS는 전자건강기록(EHR), 임상검사 데이터, 생체신호 모니터링 정보 등 다양한 환자 데이터를 통합 분석해 기존의 단순 경고 중심 시스템을 넘어 환자 상태의 변화와 악화 가능성을 조기에 탐지하고 적절한 간호중재를 제안하는 방향으로 발전하고 있다.

약물 투여와 관련해서는 AI-CDSS가 환자의 신기능, 간 기능, 전해질 수치, 현재 투여 중인 약물 간 상호작용 가능성을 자동으로 분석하여 적정 용량 조정이나 투약 금기 여부를 즉시 제시한다.

예를 들어 신장 기능이 저하된 환자에게 신독성 위험 약물이 처방될 경우 시스템은 즉시 고위험 경고를 발생시켜 간호사가 의사와 처방을 재확인할 수 있도록 돕는다. 이러한 기능은 투약 오류와 약물 관련 부작용 발생률을 실질적으로 낮추는 데 기여하고 있다.

또한 병동 및 중환자실에서는 인공지능 기반 조기 경고 체계가 활력징후의 변동, 산소포화도 변화, 검사 수치의 추세, 체액 균형, 심전도 변화까지 종합 분석한다. 이를 통해 패혈증, 급성 호흡부전, 급성 신장 손상과 같은 중증 악화 위험을 높은 민감도로 예측한다.

예측 결과가 위험 기준을 초과할 경우 시스템은 젖산 재검사, 수액 반응성 평가, 산소 공급량 조정, 신속 항균제 투여 절차 가동 등 환자 상태에 맞는 간호중재 우선순위를 자동으로 제안한다. 이는 복잡한 데이터를 간호사가 실시간으로 모두 판단해야 하는 부담을 줄이고, 악화 대응 시간을 크게 단축시키는 효과가 있다.

기록 관리 측면에서도 AI-CDSS는 간호기록 시스템과 연동되어 상황에 적합한 기록 항목을 자동 추천하고 기록 누락 가능성을 경고하여 문서화의 정확성과 표준화를 높인다. 예를 들어 낙상 위험이 증가한 환자에게는 낙상 평가 도구 재평가 알림과 환경 점검 항목이 자동으로 제시되어 간호기록의 완성도가 향상된다.

연구 결과에 따르면 AI-CDSS 도입 병동은 투약 오류가 25~40% 감소하고, 패혈증·호흡부전 등의 조기 발견률은 기존 체계보다 15% 이상 향상된 것으로 나타났다. 다만 알고리즘의 설명 가능성이 충분하지 않은 문제, 특정 환자군을 반영하지 못한 데이터 편향 가능성, 간호사별 디지털 역량 차이에 따른 활용 격차 등은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다.

그럼에도 불구하고 전문가들은 AI-CDSS가 간호사의 임상 판단을 보조하고 환자 안전성을 강화하는 핵심 기술로 자리 잡을 것이며, 향후 간호 실무의 표준 모델로 확장될 가능성이 높다고 보고 있다.

종합적으로 볼 때, AI-CDSS는 간호 실무의 부담을 줄이는 수준을 넘어 의료 안전성과 중재의 정확성을 체계적으로 향상시키는 기술로 자리 잡고 있다. 아직 해결해야 할 기술적·윤리적 과제가 남아 있지만, 데이터 기반 의사결정이 표준이 되어가는 현재의 의료 환경을 고려하면 AI-CDSS의 역할은 앞으로 더욱 확대될 것으로 보인다. 궁극적으로 이러한 기술은 간호사가 더 신속하고 근거 중심적인 판단을 내릴 수 있는 기반을 제공하며, 환자 안전을 강화하는 미래 의료체계의 핵심 요소로 기능할 것이다.
 

【 청년서포터즈 9기 박서희 】