제목

중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI 기반 CDSS 개발 - 중환자 신경학적 예후 예측 모델 개발

상세 설명

연구목표: 신경계 중환자들은 다른 중환자들과는 달리 모니터링 지표가 다르며 특히 뇌의 기능을 반영하는 다른 모니터링 지표를 이용할 필요가 있음. 현재 국내외 가장 많이 사용되고 있는 중환자실 입실 환자의 중증도 평가 도구 및 사망률 예측 지표점수에서 신경계 중환자실이나 신경계 환자들이 차지 하는 비율이 없거나 적음. 이에 중환자에서 신경학적 예후 예측을 할 수 있는 모델을 만들어서 실제 임상에 적용하여 중환자 치료에 적용하고자 함. 연구내용: 중환자실 재원환자 신경학적 상태 실시간 예측 모델 개발 - 중환자실 환자 신경학적 악화 예측 신경계 중환자 특화 합병증 및 주요지표 예측 모델 개발 - 신경계 중환자 지표예측 I: 중환자실 내 사망률 예측 - 신경계 중환자 지표예측 II: 중환자실 치료기간 예측 - 신경계 중환자 삼투압요법시 급성신장손상 예측 - 신경계 중환자 발관성공 예측 신생아대상 신경학적 합병증 및 예후 예측 모델 개발 - 조산아에서 뇌실내출혈 발생과 뇌신경발달지연 예측 기대효과: 활용계획 - 모델링을 통한 예측 도구를 개발하여 의료진의 Decision making을 supporting 가능 - Alarm system: 환자에게도 적절한 처치를 적시성 있게 받을 수 있는 도구로 환자의 예후에도 큰 도움이 될 것을 기대 - Support system: 의료진의 시간과 부담을 줄일 수 있으며, 그에 따른 의료진의 정확한 의료적인 판단에 대한 도움. - 모델링을 통한 예측 도구의 보급 공동연구를 통한 검증을 한 이후에 이를 통한 도구를 웹이나 앱으로 구현 이미 기록된 혹은 실시간 데이터를 이용한 EMR 정보를 의료진이 원하는 결과로 쉽게 얻을 수 있게 구현 기대효과 - 모델 예측을 통한 한국인에 맞춤형 중환자에 대한 예측 도구를 만들어 해외의 사례에 의존할 수 밖에 없는 부분에 대한 기술의 국산화 가능함. - 기술적으로 의료현장의 데이터를 이용하여 의료현장에서 적용할 수 있는 예측모델에 대한 머신러닝 기술을 확보하는 측면이 있음. - AI 기반 CDSS 도구를 통한 빠른 의사결정에 도움은 시기적절한 의료진 개입을 지지하고 의사결정을 위한 각종 검사 횟수를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가 중환자실의 재원 기간 및 사망률을 줄이고 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있음.

기관명

한국보건산업진흥원

예산

3,100,000,000원

키워드

프로젝트 기간

2021년 03월 - 진행 중

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