3.2 국내 스마트 병원 도입 사례
대한민국 보건복지부에서는 스마트 병원 선도모델 개발 사업을 통해 2020년부터 2025년까지 매년 3 분야의 스마트병원 선도모델 개발을 지원하고 있다
(표 3). 스마트 병원 분야로는 원격중환자실, 병원 내 자원관리, 병원 내 환자안전, 스마트 특수병동, 지능형 워크플로우(workflow), 스마트 수술실,
스마트 입원환경, 환자·보호자 교육, 스마트 투약 안전 환경 조성, 의료진 교육 및 훈련, 스마트 병원환경 관리를 제시하였다. 스마트 병원 선도모델
개발 사업을 통해 구축된 도입사례는 다음과 같다.
표 3. 스마트 병원 선도모델 사업 선정 분야 및 기관
Table 3. Field and Institute of smart hospital leading model in Korea
연도
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분야
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주관기관
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2020
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원격중환자실
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분당서울대학교병원
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스마트감염관리
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국민건강보험공단 일산병원
연세대학교 용인세브란스병원
가톨릭대학교 서울성모병원
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병원 내 자원관리
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계명대학교 동산의료원
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2021
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병원 내 환자안전
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강원대학교병원
아주대학교병원
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스마트 특수병동
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국립암센터
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지능형 워크플로우
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한림대 성심병원
삼성서울병원
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2022
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스마트 수술실
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충남대학교병원
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스마트 입원환경
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서울대학교병원
한림대 동탄성심병원
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환자·보호자 교육
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연세의료원
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2023
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스마트 투약안전환경 조성
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부천세종병원
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의료진 교육 및 훈련
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고려대학교 구로병원
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스마트 병원환경 관리
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강동경희대학교병원
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원격중환자실: 분당서울대학교병원에서는 중환자실 입원환자의 생체정보를 토대로 최대 8곳의 서로 다른 병원 중환자실을 동시에 모니터링이 가능한 원격 협진시스템을
구축하였다. 중환자 전문의는 개인 PC 및 모바일의 웹 카메라 등을 통해 환자의 상태 및 데이터를 확인할 수 있으며 주치의에게 자문결과를 제공하고
신속하고 정확한 환자의 진료가 가능하도록 하였다 (
그림 1).
그림. 1. 중환자실 원격 협진 시스템(23)
Fig. 1. Intensive care unit remote collaborative diagnosis system
스마트 감염관리: 용인세브란스병원에서는 병원 내 Covid-19확진자의 위치를 추적하기 위해 RTLS 기반 스마트 감염관리 플랫폼을 구축하였다. PADES-G
기반 (pain, anxiety, depression, eating, sleep, general condition) 자가증상보고 결과를 활용하여 기존의
고전적인 COVID-19 접촉자 추적 방식과 RTLS 적용 시 민감도를 분석한 결과, RTLS를 적용하였을 때 60%의 민감도를 보였으며 기존 방식(46.8%)보다
더 높은 민감도를 확보한 것으로 보고하였다
(24) (
그림 2). 국민건강보험 일산병원에서는, 체온계, 혈압계, 스마트 링(맥박) 등 IoT기기를 이용한 환자 상태 모니터링 시스템을 구축하였다.
그림. 2. COVID-19 확진자 추적을 위한 RTLS 시스템(용인세브란스병원)(25)
Fig. 2. RTLS system for tracking Covid-19 confirmed cases
병원 내 자원관리: 계명대학교 동산의료원에서는 스마트 자산관리 시스템, 인공지능 물류배송 시스템, 생체인증 허가 시스템, RTLS 모니터링 시스템,
공인인증 대체 시스템과 같은 다양한 스마트 병원 인프라를 구축하고 실증하였다.
병원 내 환자안전: 강원대학교병원에서는 병원 내 환자 안전 시스템을 구축하기 위해, IoT기기 중 CCTV를 사용하여 낙상 및 욕창 위험환자를 모니터링하고
위험 알람을 의료진에게 웨어러블 워치 및 스마트폰 앱으로 제공하는 시스템을 구축하였다. 알람 항목으로는, 경보 알람, 사고알람, 욕창경보를 제공한다
(그림 3).
그림. 3. 낙상 및 욕창 이상징후 탐지 시스템 (26)
Fig. 3. Abnormal symptom detection system for falls and bedsores
아주대학교병원에서 구축한 AI기반 욕창 단계 자동 분류 및 체위 판별 시스템은 간호사가 모바일 앱을 통해 환자의 상태를 촬영하고 모니터링이 가능하며,
이후, AI를 통해 영상정보를 분석하여 욕창단계를 3단계로 분류한다. 이후, 1-2단계에 해당되는 경우, 유사 피부질환과 구분이 어려울 수 있기 때문에
자동으로 협진의뢰 기능이 활성화 되도록 시스템을 개발하였다. AI기반 체위 판별 모델은 데이터 증강기법을 통해 훈련 데이터를 생성하고, 환자의 체위를
판별하는 모델을 개발하였다 (
그림 4).
그림. 5. AI 기반 욕창 단계 자동 분류 및 체위 판별 시스템 (26)
Fig. 5. AI-based automatic pressure ulcer stage classification and position determination
system
스마트 특수병동: 스마트 특수병동 사례에서는 용인정신병원에서 정신과 병동 내 RTLS시스템을 적용하여, 입원환자 대상 스마트 순찰 모니터링 시스템을
구축하였다. 이를 통해, 취약시간 대 환자의 위치 및 상태를 실시간으로 모니터링 및 응급상황 발생 시 의료진에게 알람을 제공할 수 있다 (
그림 5).
그림. 5. 정신과 병동 내 입원환자의 실시간 위치추적을 위한 RTLS 시스템 (27)
Fig. 5. RTLS system for tracking inpatients in psychiatric wards
국립암센터에서는 항암치료 과정을 자동화해 암환자의 전주기 스마트 특수병동 시스템을 구축하였다. 환자의 생체신호 이상 징후, 투약진행 경과 등 실시간
모니터링이 가능한 스마트 항암제 투여 모니터링 시스템 구축, 비대면 회진을 통한 의사-환자간 의사소통 창구 마련을 위한 스마트 무균병동 모니터링 시스템
구축, 태블릿을 이용한 자가 보고 기반 통증 모니터링이 가능한 스마트 항암 일반병동 모니터링 시스템을 구축하였다.
지능형 워크플로우: 한림대학교병원에서 구축한 스마트 응급실에서는 RTLS를 이용하여 응급실 내 환자의 위치 및 이동확인이 가능하도록 시스템을 구축하였다.
스마트 수술실: 충남대학교병원에서는 커넥티드 헬스케어 구현을 목표로, 병원 내 통합관제시스템, 개별수술실 모니터링시스템, 환자·보호자 정보 공유 시스템,
위생재료 제고관리, 지역연계 지원시스템 구축연구를 수행하였다.
스마트 입원환경: 한림대학교병원에서는 무선 웨어러블 의료기기를 사용하여 환자의 심전도, 심박수, 호흡수, 체온을 수집하고 클라우드 모니터링 서버에
저장하고 30분 간격마다 EMR (Electronic medical record)과 연동하여 자동으로 전송하는 시스템을 개발하였다.
환자 보호자 교육: 세브란스병원은 산모·보호자-의료진 간 원활한 소통을 위해 산모 맞춤형 돌봄 플랫폼을 구축하였다. 임신 전주기 맞춤형 교육이 가능한
온라인 교육 시스템을 도입하고, 퇴원 후에도 맞춤형 모바일 교육이 가능한 산후관리 시스템을 개발하였다.
스마트 투약안전환경 조성: 부천세종병원에서는 투약안전 환경 조성을 위해 중소병원형 모바일 앱 기반의 스마트 투약안전 시스템 개발을 시작하였다. 투약관리
공동데이터시스템을 구축하여 약품 식별, 처방 및 조제, 투약상황 모니터링 등 기술을 구축한 뒤, 이를 통해, 투약 전주기 과정을 관리할 수 있는 시스템
구축을 목표로 연구를 수행하고 있다.
의료진 교육 및 훈련: 고려대학교 구로병원에서는 임상현장에서의 정확하고 안전한 수술을 위해 메타버스 기반 모의 수술 및 교육 플랫폼 개발연구를 수행하였다.
이를 통해, MRI, CT 영상으로 메타버스 환경에서 실제 환자 수술과 동일하게 모의 수술 및 토론 수업이 가능한 환경 구축을 목표로 연구를 수행하였다.
스마트 병원환경 관리: 강동 경희대병원에서는 로봇을 활용한 의료폐기물 수거, RFID 기반 원내 병동 별 배출량 등 스마트 병원환경 관리 통합 플랫폼
구축연구를 수행하였다. 또한, 의료기기의 실시간 위치를 확인하고, 기기별 가동률‧사용빈도 측정 자동화를 통해 병원 내 의료기기 사용현황을 통합관리가
가능한 기술을 개발하고 있다.