환자의 낙상·욕창 방지를 위해 활용되는 인공지능(AI) 기술

최태우 기자 / 기사승인 : 2019-09-09 10:18:43
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▲ [source=freepik]

노인요양원에서 생활하고 있는 환자들 중 약 40%는 1년에 한 번 이상 침대에서 떨어지며, 이중 20%는 골절상에 당한다는 연구조사 결과가 있다. 물론, 낙상 이외에도 다양한 위험요소가 존재한다. 장시간 침대에서 움직이지 않아 생기는 욕창(bed sores)으로 고통을 받고 있는 이들도 많다.

인력부족에 시달리는 요양원에서는 낙상, 욕창의 위험이 증가한다. 요양원에서 근무하는 많은 간병인들이 노력은 하고 있으나, 더 많은 환자들을 보호하고 돌보는 데에는 한계가 있다.

2017년을 기준으로 전세계 인구의 약 13%가 60세 이상의 인구라는 UN의 추정치를 참고한다면, 고령화사회로 접어들면서 요양원과 같은 고령자를 보호하는 시설은 크게 늘 것으로 예상된다.

하지만 이에 맞춰 간병인의 수가 늘어나기에는 한계가 있다. 유럽의 인구 중 약 20%가 65세 이상이된다면 이들을 보호하기 위한 간병인의 수는 현재를 기준으로 약 80만명이 더 필요할 것으로 예상된다.

엔비디아 인셉션 프로그램의 구성원인 테이아케어(TeiaCare)는 이러한 환자들의 낙상과 욕창의 위험성을 줄이기 위한 프로젝트를 추진하고 있다.

프로세서에 연결된 광학센서로 구성된 TeiaCare의 디지털 보조 디바이스가 침대 위의 천장에 설치되는 구조로, 프로세서는 엔비디아 GPU 가속기를 활용한 컴퓨터비전/딥러닝 알고리즘을 사용해 캡쳐된 시각데이터를 분석하는 구조를 띈다.

물론, 영상데이터가 저장되거나 하진 않는다. 시스템은 특정한 움직임, 또 움직임이 없는 영상을 실시간으로 식별한다.

이상 움직임이 감지돼 낙상의 위험이나 장시간 움직임이 없어 욕창의 위험요소가 판별되면 해당 시스템은 간병인에게 알람을 보내게 된다. 각 침대에는 환자의 개별 요구사항에 따른 태그가 지정된다.

알람경보 기능과 함께 맞춤형 보고서도 작성한다. 환자가 침대에서 얼마나 오랜시간을 동일한 자세로 보내고 있는 지, 또 개별 환자의 치료개선을 위한 모든 영역을 식별할 수 있도록 환자들의 움직임에 대한 인사이트를 제공하고 있다.

간병인들 또한 업무에서 효율성을 높일 수 있다. 개별 환자들에 대한 위험요소를 즉각적으로 알 수 있어 스트레스가 적고 더 효율적으로 일할 수 있기 때문이다.

현재 TeiaCare는 환자들의 또 다른 행동, 생리적인 특성을 모니터링하기 위한 보조 시스템을 개발하고 있다. 동일한 광학센서 기반 시스템을 활용해 환자의 심장, 호흡속도를 모니터링하는 알고리즘 개발에도 나서고 있다.

생체 내에 삽입하지 않는 비 침습적 모니터링 시스템은 향후 알츠하이머병을 앓고 있는 주민의 치료 개선에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

 

글 : 에밀리 브라이스(Emily Bryce) / 콘텐츠 스페셜리스트 / 엔비디아

 

 

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