초록 ▼

연구의 목적 및 내용
• 패혈증은 아직까지 효과적인 치료제가 없기 때문에 조기진단과 신속한 감염원 제거가 필수적이며 진단 후 빠른 치료의 시작이 필요함
• 정밀의료는 빅데이터처리-분석-지능형진단을 가능하게 하여 패혈증조기진단에 유용 할 것으로 예측됨
• 특히 IoT기기를 이용한 의료정보의 전달과 인공지능딥러닝알고리즘을 통한 해석은 의료진의 빠른 의사결정을 가능하도록 함
• 정밀의료기반의 적절한 시스템 구축은 진료형태의 변화, 효율적인 의료자원의 이용 나아가 패혈증 질환의 사망률감소로 이어질 가능성이 높음

연구의 목적 및 내용
• 패혈증은 아직까지 효과적인 치료제가 없기 때문에 조기진단과 신속한 감염원 제거가 필수적이며 진단 후 빠른 치료의 시작이 필요함
• 정밀의료는 빅데이터처리-분석-지능형진단을 가능하게 하여 패혈증조기진단에 유용 할 것으로 예측됨
• 특히 IoT기기를 이용한 의료정보의 전달과 인공지능딥러닝알고리즘을 통한 해석은 의료진의 빠른 의사결정을 가능하도록 함
• 정밀의료기반의 적절한 시스템 구축은 진료형태의 변화, 효율적인 의료자원의 이용 나아가 패혈증 질환의 사망률감소로 이어질 가능성이 높음

연구개발성과
• 본 연구를 통해 의료정보 빅데이터를 이용하여 패혈증 및 사망, 심패소생술을 해석 가능형 인공지능 딥러닝 모델을 개발하였으며 이를 의료에 적용하기 위한 IoT의료기기의 적용모델을 제시함
• 사망, 심폐소생술 예측을 통한 패혈증 환자의 중환자실 이송모델 제시 가능성을 보여줌
• 패혈증은 진단 후 빠른 치료가 필요하며, 인공지능 딥러닝 알고리즘을 제시하여 6시간 전에 조기 예측을 하고 빠른 치료가 가능할 수 있는 토대를 제시함
• 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 패혈증 및 사망/심폐소생술 예측에 대한 특허 출원 및 논문 작성
• 인공지능 딥러닝 기술을 실제 의료현장에서 사용할 수 있는 ioT기반 의료기기의 적용모델을 제시하고 무선 실시간 생체신호 (혈압, 맥박, 산소포화도)를 EHR에 접목하여 딥러닝 알고리즘이 실제 의료현장에 적용가능한 시스템을 제시함

연구개발성과의 활용계획(기대효과)
▶ 인공지능 딥러닝 모델을 통한 패혈증 및 중증환자 관리 시스템 구축
(1) 신속대응팀 (rapid response team)에서의 활용성
① 정확한 진단을 위한 인공지능 예측 알고리즘을 통해 구체적인 정보 제공
② 개발된 trajectory를 이용한 false alarm을 줄이기 위한 알람정책의 적용
③ 신속처방 항목을 설정, 알람을 받고 이동하는 동안 검사가 진행되어 효율성 증대
④ 의무기록의 모바일 문자작성 혹은 음성인식-문자전환 기술을 이용한 효율성 증대
⑤ 병원관리정보를 제공, 환자의 적절한 거치를 결정
(2) 중환자실팀 (Intensive care unit team)에서의 활용성
① 개발된 인공지능 알고리즘을 통해 중환자실에서 주로 일어나는 사건/사고에 대한 예측알람을 제시하여 적절할 관리를 지원
② 중환자실 중증도지표인 APACHE II score, SOFA score, SAPS II score를 자동으로 계산하여 제시하고, 기존에 알려진 중요한 중환자실 혈액검사의 해석을 제공하여 환자의 상태에 대한 해석을 쉽게할 수 있도록 제시
③ 중환자실 관리 지표인 ventilator associated pneumonia bundle, ulcer prophylaxis bundle, deep vein prophylaxis bundle, early ventilator weaning bundle 등을 제시하여 환자의 관리 지표를 제시
④ 중환자실 입실·퇴실 지표를 제시하여 효율적인 병상운영을 가능하도록 제시

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 가. 패혈증질환의 개요 ... 6
• 나. 패혈증의 유병률, 사망률 및 의료비 증가 ... 6
• 다. 패혈증의 정의 및 진단·치료의 변화 ... 7
• 라. 패혈증 진단·치료의 한계 및 문제점 ... 8
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 10
• 가. 이론적/실험적 접근 방법 ... 10
• 나. 연구의 추진체계 ... 14
• 다. 연구성과 ... 14
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 28
• 3-1. 목표 ... 28
• 3-2.목표 달성여부 ... 29
• 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책 (후속연구의 필요성 등) ... 29
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 30
• 가. 인공지능 딥러닝모델을 통한 패혈증환자 및 중증환자 관리 시스템 구축 ... 30
• 나. 구축된 시스템의 확대 및 사업화 계획 ... 31
• 붙임. 참고문헌 ... 32
• 끝페이지 ... 34