소아 환자의 중증 악화를 조기에 발견하고 대응하기 위한 신속대응체계(RRS)와 인공지능(AI) 기반 조기경보시스템(EWS)의 임상적 역할을 논의하는 자리가 마련됐다.
의료 인공지능 기업 뷰노(대표 이예하)는 지난 19일 서울 역삼동 조선팰리스 호텔에서 'Global Patient Safety Summit in Pediatrics'를 개최했다고 21일 밝혔다.
'모든 어린이의 안전을 위한 다음 도약(The Next Leap for Every Child's Safety)'을 주제로 열린 이번 심포지엄에는 대한소아중환자의학회 소속 전문의와 소아 신속대응팀 간호사 등 의료진 50여명이 참석했다.
지난 2월 열린 'Global Patient Safety Summit 2026'의 후속 행사로, 미국·캐나다·호주 전문가들이 참석해 각국의 소아 신속대응체계 운영 경험과 AI 기반 조기경보시스템의 활용 가능성 및 과제를 공유했다.
첫 번째 연자로 나선 크리스토퍼 파슈람 캐나다 토론토대 교수(Christopher S. Parshuram·The Hospital for Sick Children)는 소아 신속대응체계가 필요한 임상적·경제적 근거를 제시하고 체계의 설계와 도입 과정에서 고려해야 할 원칙과 과제를 설명했다. 파슈람 교수는 조기경보 시스템을 도입하는 것만으로 환자안전이 개선되는 것은 아니라며, 경보 이후 의료진의 대응과 치료 선택, 최종 치료로 이어지는 과정까지 함께 설계돼야 한다고 강조했다.
크리스토퍼 호바트 미국 피츠버그대 교수(Christopher M. Horvat·UPMC Children's Hospital of Pittsburgh)는 소아 패혈증 개선 활동을 전자의무기록(EHR) 기반 예측·감시 체계로 발전시킨 UPMC의 '디지털 안전망' 구축 경험을 소개했다.
호바트 교수는 병동 단위 스크리닝을 병원 전체로 확대하는 과정에서 중환자실 외 사망이 1만 입원당 2.5건(2018년)에서 0.2건(2019~2022년)으로 감소했다고 밝혔다. 호주 퀸즐랜드대 교수인 아담 어윈(Adam D. Irwin·Queensland Children's Hospital)은 퀸즐랜드 지역의 소아 패혈증 대응체계 운영 성과와 한계를 공유했다.
그는 AI 기반 차세대 조기인지 모델의 가능성을 언급하면서도 소아 분야에서는 아직 임상 근거가 충분하지 않다는 점을 짚었다. 성인 대상 연구에서 AI 조기경보의 효과가 확인된 것과 달리, 소아에서는 실제 임상 워크플로와 결합한 검증이 필요하다는 설명이다.
국내 소아 신속대응체계의 현실도 공유됐다. 김유선 서울대학교병원 교수는 성인 신속대응체계가 상급종합병원 47곳에서 운영되는 반면 소아 신속대응체계를 운영하는 병원은 7곳에 그친다고 밝혔다. 이 가운데 전담 의사가 배치된 병원은 1곳, 전담 간호사를 둔 곳은 3곳에 불과한 것으로 나타났다.
소아 입원 환자 수가 상대적으로 적어 충분한 임상 근거를 확보하기 어렵고, 24시간 운영에 필요한 인력을 확보하는 데도 어려움이 있어 체계 확대에 한계가 있다는 설명이다.
특히 성인과 소아의 생리적 특성과 진료 환경이 다른 만큼 동일한 의료진 체계로 접근해서는 안 된다는 점도 강조됐다.
박유경 서울아산병원 교수는 소아 조기경보시스템이 갖춰야 할 타당도와 신뢰도, 임상적 유용성의 조건을 짚고 서울아산병원 소아 신속대응팀(PMET)과 AI 기반 조기경보 솔루션 'DeepCARS' 운영 사례를 소개했다.
실제 임상 사례도 공유됐다. 조혈모세포이식을 앞둔 3세 환아와 원인 불명의 발열로 입원한 16세 환자가 DeepCARS를 통해 스크리닝됐고, 활력징후 악화가 조기에 확인된 뒤 중환자실 전동과 치료 시작으로 이어진 사례다.
참석자들은 소아 필수의료 현장의 의료 공백이 큰 상황에서 국내 소아 신속대응체계가 충분히 확산되지 못하고 있는 만큼, 안정적인 운영과 확대를 위한 국가 차원의 제도적 지원이 필요하다는 데 의견을 모았다.
이예하 뷰노 대표는 행사에서 "소아 환자는 연령과 성장 단계에 따라 활력징후의 정상 범위와 변화 양상이 다르고 상태가 빠르게 악화될 수 있어 조기에 인지하고 대응하는 체계의 중요성이 크다"고 말했다.
이어 "이번 심포지엄에서 공유된 국내외 연구와 임상 경험을 기반으로 앞으로도 연구자·의료진 간 협력을 통해 DeepCARS가 임상 현장에서 의료진의 판단과 대응을 지원하고 환자안전에 기여할 수 있도록 임상적 근거로 입증해 나가겠다"고 밝혔다.
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