중환자실 인공지능 솔루션

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1. 미국 LA 아동병원

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: 중환자실 환자 사망 예측을 93% 정확도로 판별하는 인공지능 알고리즘을 개발

: 실시간으로 환자 호흡/심전도 등의 데이터를 수집하고 분석하여, 집중 치료대상환자의 조기 치료 결정

: LA 아동병원은 소아 중환자실을 거친 12000명의 데이터을 분석

→ 위급 상황 발생을 예측하는 특정 데이터 패턴을 발견

2. 필립스 (PHILIPS)

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: 네덜란드의 필립스는 효율적인 중환자 치료를 위한 eICU(electronic Intensive Care Unit) 프로그램을 운영

*eICU - 중환자 전문의/간호사들로 팀을 구성하고, eICU 센터에 연결된 여러 중환자실 환자 치료를 지원하는 시스템

: 예를 들어, 서울에 있는 외상 전문의가 전국 각지에서 발생한 중증 외상 환자의 수술과 처치를 지원

: 중환자 12만명을 대상으로 eICU 도입 효과를 평가한 의학저널 CHEST에 따르면, eICU 도입 후, 중환자실 사망률 및 입원 기간이 유의하게 감소

: eICU 도입으로 치료할 수 있는 중환자 수가 증가했고, 중환자 일인당 병원 부담 의료비가 줄어 병원 수익 개선에 효과

3. 아일랜드 코크 대학 (University College Cork)

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: TITAN GPU, 컨볼루션 신경망을 활용해, 신생아 발작 증상을 모니터링하고 탐지하는 시스템 개발

: 835시간 분량의 뇌파 전기 자극 신호 사용

*18명의 신생아가 일으킨 1400건의 발작 신호 (코크 대학 병원)

: 신생아 경련은 심각한 뇌 손상을 일으키므로, 전문의/장비 없이도 신생아의 각종 발작 증상을 모니터링하고 예측

#Reference

1) https://blogs.nvidia.com/blog/2017/10/02/the-ai-will-icu-now-deep-learning-helps-guide-decisions-in-intensive-care/

2) http://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=236684

3) https://ehrintelligence.com/news/google-study-uses-entire-patient-ehr-for-predictive-analytics

4) https://www.sciencetimes.co.kr/?news=%EC%A4%91%ED%99%98%EC%9E%90-%EC%83%81%ED%83%9C-%EC%98%88%EC%B8%A1%EB%8F%84-ai%EB%A1%9C

5) https://www.pcmag.com/news/354792/la-childrens-hospital-fighting-disease-with-tiny-robots-bi

6) https://www.usa.philips.com/healthcare/product/HC865325ICU/eicu-program-telehealth-for-the-intensive-care-unit

7) https://irishtechnews.ie/infant-research-identifies-biomarkers-to-detect-brain-injury-in-newborns/

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