빅데이터 딥러닝 기술을 활용한 것으로, 병원에 입원하는 모든 환자의 혈압, 맥박, 호흡, 체온 등 4가지 활력 징후를 분석하고 24시간 이내 심정지 발생 위험도를 0~100점으로 점수화해 의료진에게 제공한다. 수치로 제공하기 때문에 임상 현장에서 환자 모니터링 시간은 줄고, 예측 정확도는 올라갈 것으로 보고 있다.
울산대병원은 이번 프로그램 도입으로 환자 상태를 실시간으로 확인하기 어려운 일반 병동에서도 중증 환자를 미리 선별하고 발생 가능성에 능동적으로 대비할 수 있게 된 것으로 평가한다.
김진형(호흡기내과 교수) 신속대응팀장 팀장은 “일반병동에 입원 중인 고위험환자를 조기에 예측·발견해냄으로써 신속한 대처가 가능해졌다”고 말했다.
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