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[SW] 日, E-나이팅게일 프로젝트로 의료사고 박멸
  • 경제·무역
  • 일본
  • 도쿄무역관 야마사키 스스무
  • 2012-06-29
  • 출처 : KOTRA

 

日, E-나이팅게일 프로젝트로 의료사고 박멸

 

 

 

□ 배경

 

 ㅇ 의료 사고로 인한 사망자수가 교통사고나 에이즈 등의 사망자 수보다 많음(미국 2000년 조사 결과).

  - 일본의 의료소송은 연간 800건, 심각한 의료분쟁 2만 건, 경미한 의료분쟁 20만 건으로 추정(출처:http://www.courts.go.jp/saikosai/vcms_lf/804006.pdf)

 

 ㅇ 사고 당사자의 비율은 의사 0.3%, 약사 7%, 간호사 70%로 의사와 약사보다는 환자를 접하는 시간이 긴 간호사에 의한 의료 사고가 압도적으로 많음.

  - 간호사는 10분간 10개 종류의 업무를 해야 하는 등 업무의 종류가 많은 것도 의료사고 원인

  - 행위별 비율은 투약 20%, 주사 16% 등으로 나타남.

 

 ㅇ 국립대학병원 의료안전관리 협의회는 의료 사고의 단계를 8단계로 분류함.

 

의료 사고 분류표

영향 레벨

(보고 시점)

상해 계속성

상해 정도

내용

레벨0

-

-

의약품, 의료기구에 불량이 있었으나 환자에게는 실시하지 않음.

레벨1

없음

-

환자에 실질적인 위해는 없음(어떤 영향을 준 가능성을 부정할 수 없음.).

레벨2

일과성

경도

처치나 치료는 하지 않음(환자관찰의 강화, 바이탈 싸인의 경도 변화, 안전 확인 위한 검사 필요성 있음.).

레벨3a

일과성

중도

간단한 처치나 치료를 필요로 함(소독, 찜질, 피부의 봉합, 진통제의 투여 등).

레벨3b

일과성

고도

중대한 처치나 치료를 요함(바이탈 싸인의 고도 변화, 인공 호흡기의 장착, 수술, 입원일수 연장, 외래환자 입원, 골절 등)

레벨4a

영속적

경도·중도

영속적인 장애나 후유증이 남았으나 유의한 기능 장애나 미용상의 문제는 수반하지 않음.

레벨4b

영속적

중도·고도

영속적인 장애나 후유증이 남고 유의한 기능 장애나 미용상의 문제를 수반함.

레벨5

사망

-

사망(원질환의 자연 경과에 의한 것을 제외)

출처:http://www.medsafe.net/contents/recent/35guideline.html

 

 ㅇ 의료 사고를 없애기 위해 국제 전기통신 기초기술 연구소는 2004년 9월부터 웨어러블(wearable) 컴퓨팅 기술을 이용해 E-나이팅게일 프로젝트를 실시

  - E-나이팅게일 프로젝트는 의료 현장에 IT를 이용해 의료자(간호사)의 행동을 자동 기록, 인식, 수집해 업무를 측정, 사고 미연 방지, 재발 방지, 업무 효율화, 숙련자의 노하우와 경험 공유 등의 효과가 기대됨.

  - 전통적인 방법으로는 관찰자가 간호사의 행동을 옆에서 계속 기록하는 'Time Study'라는 방법이 있으나 장기간, 장시간 누락 없이 기록하는 것이 어려움.

 

□ E-나이팅게일 프로젝트

 

 ㅇ 간호사에 Bluetooth와 무선 LAN을 탑재하는 웨어러블(wearable) 컴퓨터, Bluetooth가 장착된 가속도 센서, 적외선 ID 발신기를 장착, 병원 각 방에 위치 정보를 수집하는 센서를 설치

 

행동 기록 센서 장비

출처: Nikkei Electronics(2012.6.25)

 

 ㅇ 센서로 시간정보와 이동정보를 수집해 '언제', '어디서'를, 간호사의 ID를 식별해 '누구'의 정보를 기록, 의료 기기 등에 RFID 태그를 설치해 어떤 조작을 했는지에 대한 '무엇'을 기록, 가속도 센서와 음성 기록의 병용으로 '왜' 정보를 기록

 

 ㅇ 간호사의 업무에 방해되지 않게 장비는 소형, 경량성이 절대 조건이며 장시간 사용 가능하게 저소비 전력, 간호사와 환자의 프라이버시 보호, 무선 사용 시 다른 의료 기기에 영향을 주지 않게 해야 함.

  - 센서 크기는 37mm x 46mm x 12mm, 22g로 가속도, 각도, 자기, 기압을 측정 가능

 

 ㅇ 인체에는 다양한 골절 부위가 있어 각 부위의 동작을 측정하기 위해서는 센서도 팔, 달 등에 각각 장착해 Data 수집과 분석할 필요가 있음.

  - 인식 방식은 1) 신체 부위의 동작 인식, 2) 그 동작이 '무엇'을 하는지 동작 내용 인식의 2단계로 이루어짐.

  - 사전에 위치, 행동 패턴을 상관 분석을 통해 구분해 '혈압 측정', '주사' 등 90개의 업무 행동을 자동 인식함(평균 인식률은 88.2%, 특정 행위에서는 95%).

 

행동 분석 SW

출처: Nikkei Electronics(2012.6.25)

 

□ 시사점

 

 ㅇ 간호사의 경력 연수에 따라서 업무 배분, 효율성에 차이가 있다고 알았으나 실제 과학적인 Data를 통해서도 동일한 결과가 나와 무엇을 어떻게 하면 업무를 효율화시킬 수 있는지에 대한 해답을 찾을 수 있게 됨.

  - 경력 간호사(근무 6년 이상), 신입 간호사(근무 3년 이하)를 비교한 결과, 경력 간호사의 경우 업무 시작과 함께 많은 일을 해 시간이 지남에 따라 업무량이 감소하며 신입 간호사의 경우 시간 경과에 따라 업무량이 많아져 여유가 없어짐.

 

간호사 활동의 분석 결과

출처: Nikkei Electronics(2012.6.25)

 

 ㅇ 병원에서는 원내 감염을 방지하기 위해 손 소독을 자주해야 하는데 시스템에서 간호사가 언제 손을 소독했는지 파악 가능하기 때문에 소독 간격의 길이로 손의 위생 상태를 추정 가능함.

  - 어떤 행위를 한 후에 손을 소독한다는 상관 분석을 통해 어떤 행위를 하면 손의 위생 상태가 악화되는지도 파악 가능

  - 이것을 통해 소독해야 할 시점에서 소독하지 않으면 시스템이 간호사에게 알리며 위생 상태를 유지하게 해 원내 감염을 방지할 수가 있음.

 

 

자료원: Nikkei Electronics(2012.6.25),http://www.medsafe.net/contents/recent/35guideline.html

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