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[TECHNOLOGY FOCUS] 간호·간병에서 Internet of Things 활용의 관점

입력 : 2020.06.30 10:30

[How to Guide 웨비나] 실제 산업현장에서 활용되는 RFID는 어떤 것이 있을까요? (8월 21일)
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[헬로티]


저출산 고령화 사회가 진행됨에 따라 의료·인력 부족이 심각해지고 있다. 특히 최근에는 의사와 간호사의 유효 구인 배율이 높다고는 해도 감소 추세에 있는 것에 대해, 간병인의 유효 구인 배율은 계속 상승하고 있다.


이것에 대해 해외 인력의 수용 등 다양한 시책을 도입해 왔지만, 그래도 따르지 못해 어려움이 커지고 있다(그림 1, 후생노동성 일반 직업 소개 상황을 기초로 필자 작성).



한편 간호·간병의 업무에는 구두에 의한 정보 공유나 기록 등 간접적인 것도 많고, 이들의 부담 경감에는 Information Communication Technology(ICT)의 활용도 검토되어 왔다. 단, 약제나 검체 검사 등 이용하는 ‘물체’가 명확한 분야와 달리, 간호·간병은 ‘사람’ 의존이 강하다. 그렇기 때문에 간호사와 간병인이 ICT를 활용해도 결국은 전자 카르테 시스템 등에 수입력이 수반되기 때문에 그 자체가 큰 업무 부하가 되어 버리는 자승자박의 면도 있었다.


그러나 Internet of Things(IoT)이 발전해 수입력의 부하를 줄인 형태로 이러한 시스템을 운용하는 것도 가능하게 됐다. 이 글에서는 전자 카르테 시스템과 간호·간병 부문 시스템 등에 대한 장래적인 접속 가능성을 주시하면서, IoT를 활용해 간호사가 하는 관찰과 행위를 검출하는 기반 정비를 도모하는 관점에서 현황과 과제를 다룬다.


케어 프로세스와 IoT 활용의 관점


간호사와 간병인의 케어 프로세스는 대개 관찰이 시작점이 된다. 물론 간호나 간병의 케어 계획에 기초해 케어를 제공하는 PDCA 사이클도 존재하지만, 간호·간병의 성질상 계획대로의 케어만으로는 성립되지 않는 경우도 많다. 그래서 대상자의 그 때의 상황에 따라 케어를 구성하는 프로세스도 동시에 진행시킬 필요가 있으며, 이 프로세스(이하, 상황 대응 프로세스라고 한다)는 관찰을 단서로 하기 쉽다.


즉 간호·간병의 케어 프로세스는 PDCA 사이클(이것은 POS : Problem Oriented System이라고 부른다)과 상황 대응 프로세스로 구성되어 있다. 원래 양자에는 서로 겹치는 면도 많고 불가분의 관계에는 있다.


현재의 업무 흐름에서는 간호사와 간병인은 관찰을 통해 정보 수집을 하는 동시에, 전달과 기록을 통해 정보 공유를 도모하고 있다. 이들 정보가 판단·개입에 활용되므로 IoT를 활용해 정보 수집·공유를 지원하는 것은 상황 대응 프로세스를 원활하게 할 것으로 기대된다(그림 2).



또한, 미래적으로 간호·간병에 인공지능(AI : Artificial Intelligence)을 도입해 가기 위해서도 그 기초가 되는 데이터를 축적하는 것은 필수적이다.


간호사·간병인이 수집하는 관찰 데이터


우선 간호사와 간병인은 일하는 장소가 서로 겹침에도 불구하고, 학술적으로도 행정적으로도 공통의 관찰 언어를 가지고 있지 않는 것이 현실이다. 세계보건기구(WHO : World Health Organization)가 책정한 국제 생활 기능 분류(International Classification of Functioning)가 존재하지만, 이것은 통계 분류이므로 업무 목적으로는 입도와 표현이 적합하지 않은 면도 있다. 다음으로 업무 목적이라면 후생노동성 표준 규격으로서 ‘간호 실천 용어 표준 마스터’의 간호 관찰 편이 존재하지만, 이것과 견줄 만한 간병 용어의 표준 마스터는 존재하지 않는다. 이러한 배경에서 실제로 존재하는 관찰 지원 기기(예 : 혈압계, 펄스 옥시미터 등)을 이용해 데이터를 수집한 경우라도 이들 데이터를 축적할 때의 데이터 포맷은 병원이나 시설마다 메이커․벤더마다 다른 것이 되기 쉽다.



또한 간호 실천 용어 표준 마스터 간호 관찰 편 Version 3.4에는 6,063개의 용어가 기재되어 있다. 거기에서 ‘초점’은 통증(419단어), 출혈(224단어), 발적(198단어), 종창(151단어), 사고 장애(112단어), 가려움(106단어) 등을 들 수 있다(그림 3). 이 중에서 출혈이나 발적 등은 의료 종사자의 시각에 기초해 관찰을 하는 생체 현상이기 때문에 이미지 인식을 통해 기계적으로 관찰을 할 수 있는 가능성도 충분히 있을 것이다.


한편, 통증과 같이 생체 현상 그 자체가 아니라 환자의 인식에 의존하는 관찰은, 그 인식을 묻지 않으면 임상적으로 의미를 갖지 못하므로 복잡성이 높다. 그 중간으로서는 가려움 등이 있다. 이것은 ‘가렵다’고 하는 인식 그 자체를 기계적으로 계측하는 것은 어려워도 인간은 가려우면 저절로 긁는 행동을 일으키므로 그 긁는 행동을 계측하는 방법은 있을 수 있으며, 그 방법 탐색의 연구도 이전부터 이루어져 왔다.


즉, 간호사와 간병인이 관찰을 함으로써 생기는 데이터(이하, 관찰 데이터라고 한다)에는 IoT를 활용해 얻을 수 있는 것과 그것이 어려운 것이 혼재되어 있게 된다. 현시점에서는 간호 실천 용어 표준 마스터에 대해 행정적 위치매김과 현장의 일정한 지지를 얻을 수 있는 점을 감안, IoT를 활용해 얻은 관찰 데이터는 동 마스터와 정합성을 도모하는 형태로 구현해 가는 것이 바람직하다고 생각한다.


이 정합성을 도모하기 위한 과제는 현재의 동 마스터는 인간의 지각에 의해 관찰하는 것을 전제로 하고 있으므로 IoT를 활용해 얻은 관찰 데이터와 데이터 형식이 일치하지 않는 것이다. 예를 들면 앞에서 말한 가려움에 대해 동 마스터는 ‘++, +, ±, -’와 같이 정성적으로 관찰하는 것을 가정하고 있다. 그러나 선행 연구에 있는 긁는 행동을 기초로 관찰 데이터를 취득하는 경우, ‘몇 초 사이에 몇 번 긁으면 ++로 해야 할지’ 등의 정의가 필요하다. 여기에서 IoT를 활용해 정량적으로 표현할 수 있었다고 해도 데이터의 입도를 세밀하게 하는 것이 임상적으로 의미 있는 것이라고는 할 수 없다. 따라서 인간의 지각을 전제로 한 관찰 데이터의 데이터 형식을 기계적 검지를 전제로 한 데이터 형식으로 전환할 필요가 있는지는 임상적인 관점에서 논의를 해야 할 것이다.


IoT를 이용함으로써 불필요하게 관찰 데이터의 입도를 세밀하게 하는 것은 현장에 불필요한 혼란을 가져올 뿐이다. 원래 관찰 항목이 6,000종류나 되므로 어떠한 간호사·간병인도 그 모두를 잘 하는 것은 불가능하기 때문에 IoT의 활용에 있어 어떠한 형태의 관찰 데이터가 바람직한 형태인지는 신중하게 논의해야 할 과제이다.


더욱 문제가 되는 것이 간병에서 이용되는 용어를 간호 실천 용어 표준 마스터가 어디까지 망라하고 있는가이다. 예를 들면 방문 간병 업무는 「방문 간병 서비스 행위마다의 구분 등에 대해(2000년 3월 17일 노인복지계획 제10호 후생성 노인보건복지국 노인복지계획 과장 통지)」에 의하면, 신체 간병과 생활 원조로 나뉜다. 이 중에서 신체 간병은 간호와의 공통성이 상당히 높기 때문에 그대로 유용하는 것이 현실적이라고 생각한다. 한편 생활 원조에는 ‘청소’, ‘세탁’, ‘일반적인 조리’ 등의 가사적인 용어가 포함되어 있는데, 이러한 상황을 파악하기 위한 관찰 용어는 동 마스터에는 포함되어 있지 않다. 이러한 제약이 있음을 감안하더라도 역시 간호·간병을 불문하고 IoT 기기에서 얻은 관찰 데이터는 간호 실천 용어 표준 마스터에서 정의하는 것을 필자는 제안하고 싶다.


간호사․간병인에 의한 개입 행위의 검출


다음으로 관찰에 기초해 그림 2와 같은 흐름으로 개입을 하면, 실시한 개입 행위를 기록해 다음의 케어에 연결해 가는 것이 필요하다. 예를 들면 발열 환자에게 냉찜질이나 약제 등으로 개입을 했다면, 다시 체온을 측정해 그 개입 효과를 평가하는 것이 필요하다. 여기서 약제와 같은 의학적 개입을 한 경우는 투약한 사실이 3점 인증 등을 통해 전자 카르테 시스템 등에 입력되기 때문에 개입 데이터를 얻기 쉽고 그 데이터도 구조화되기 쉽다.


한편, 냉찜질과 같은 일상생활 원조적 개입을 한 경우에는 그 개입 데이터는 얻기 힘들다. 확실히 냉찜질은 간호 실천 용어 표준 마스터의 간호 행위 편에 정의되어 있지만, 투약과 같이 전자 카르테 시스템에 실시 입력을 하는 행위가 아니라 텍스트 데이터로서 경과 기록에 기재되는 경우가 많기 때문이다. 즉, 일상생활 원조적인 개입 행위를 어떻게 IoT를 활용해 실시 입력하기 쉬운 형태로 만들어 갈지가 간호·간병의 상황 대응 프로세스의 효율을 향상시키는 데 중요하다고 생각한다.



이와 같이 IoT를 활용해 일상생활 원조적인 개입 행위를 검출하는 개념의 공유를 목적으로, 필자는 ‘체압 분산 쿠션, 체압 분산 쿠션의 사용 방향 측정장치’를 고안했다. 이것은 패시브 RF 태그를 설치한 체압 분산 쿠션을 사용함으로써 그 쿠션의 사용 방향을 간편하고 정확하게 측정 가능하게 하는 것이다(그림 4).


이것은 IoT를 사용해 간호사·간병인이 하는 개입 행위를 검출하는 한 예에 불과하다. 그러나 기존에는 이러한 일상생활 원조는 간호사․간병인이 손으로 직접 쓰거나 입력해 기록하는 것이 통례였으므로 보다 많은 원조 상황에서 이러한 원조기구를 통한 IoT 활용이 진행되기를 기대한다.


관찰 데이터와 개입 데이터를 연결한 데이터 축적에 대한 기대


이와 같이 개입 행위를 검출할 수 있는 IoT가 정비되면, 기존의 손으로 쓰고 입력하는 기록이 크게 변하게 되고 그 기록 부하가 대폭으로 감소된다. 또한 다른 간호사·간병인이나 의사 등 관련 직종과의 정보 공유를 원활하게 해 효율성뿐만 아니라 증상에 대한 신속한 대응 등 케어의 질이 향상되는 것도 기대할 수 있다.


앞에서 말한 발열 예를 이용해 IoT의 활용에 의한 기록 양식의 변화를 나타냈다(기존형 : 그림 5-1, IoT형 : 그림 5-2). 기존형의 간호 기록은 체온이나 통증 수준과 같은 정형적인 항목(체온과 같은 연속 척도 외에, 통증 수준과 같이 순서 척도로 표현할 수 있는 사항 등)에 한해 표 형식의 기록으로 기재하고, 그 이외는 문장으로 서술하는 형식이 일반적이었다. 이 방법은 표와 문장이 물리적으로 분리되어 기재나 참조의 수고가 늘어날 뿐만 아니라, 쌍방의 정보를 연관시켜 임상 판단을 하기 어려운 면도 문제였다. 물론 서술된 기록은 간격 척도도 순서 척도도 아니므로 정성적 데이터로서 취급할 수밖에 없다. 따라서 이러한 데이터를 다음에 활용하는 경우는 인간의 사고에 의존하지 않을 수 없고, 의사 결정 지원 시스템의 도입은 아직 먼 상황이었다.


이것을 IoT를 활용해 정형적 입력을 전제로 한 기록으로 변혁함으로써 입력의 수고를 경감하는 동시에, 그 관찰 데이터의 차이가 임상적으로 어떠한 초점이 되는지를 기계적으로 나타내는 것도 가능하다. 간호 실천 용어 표준 마스터 간호 관찰 편은 관찰 항목마다 ‘초점’이라는 정의를 가지고 있다. 그래서 전회 이력과 비교를 해 변화가 있었던 항목의 ‘초점’을 떠오르게 함으로써 간호사·간병인에 대해, 지금 주목해야 할 것이 무엇인지를 나타내는 것이 가능하다.


예를 들면 발열 상황에서는 우선은 체온을 측정하고 다른 관찰 데이터도 입력하면, 그 시점에서 차이를 가진 초점이 ‘체온’이라고 특정된다. 다음으로 얼음주머니를 이용해 쿨링하는 경우, 얼음주머니에 설치한 패시브 RF 태그를 읽음으로써 ‘냉찜질’이라는 개입 데이터를 얻을 수 있다.


이렇게 함으로써 현장의 간호사·간병인에게는 기록 기재의 부하를 경감하는 동시에, ‘체온이 0.6℃ 상승했다고 하는 상태 변화에 대해 냉찜질이라는 개입을 실시했다’고 하는 관찰 데이터와 연관된 개입 데이터를 축적할 수 있게 된다. 간호사나 간병인에는 상황 대응 프로세스가 자주 발생하는 것은 앞에서 말한 바와 같지만, 지금까지 대응한 이력을 정량적인 데이터로서 축적하는 구조가 없었다. 이와 같은 상황 대응의 데이터를 축적할 수 있다면, 상황 대응의 의사 결정에도 인공지능을 활용하는 전개도 기대할 수 있을 것이다.


물론 IoT를 이용해도 모든 관찰 데이터와 개입 데이터를 수집할 수 있는 것은 아니다. 일정 정도의 수입력은 그대로 남게 되므로 그것은 음성 입력 등 다른 기술에 의해 부담 경감을 생각할 필요가 있다. 그래서 IoT형의 기록에 기대하고 싶은 것은 블로그에서 이용되고 있는 트랙백(TrackBack)과 같은 도큐먼트 간 참조의 연결이다.



이 도큐먼트 간 참조의 연결이 가능하게 되면, 그림 5-2의 기록을 다음과 같은 순서로 기재하는 것이 가능하다.


① 체온계를 단말기가 판독하게 한다. (현재 : 체온 37.2℃) 

② 전회 기록인 전날 20:30의 기록을 읽어들인다 (전회 : 체온 36.6℃이므로 차이 : +0.6℃) 

③ 전회 기록에서 관찰한 ‘통증(창상부)’, ‘출혈(창상부)’, ‘노력 호흡’에 대해, 전회와 동일한 관찰 데이터로 좋은지 조회된다. (전회 : 통증(창상부) ±, 출혈(창상부) ±, 노력 호흡 -)

④ ‘변화 없음’을 입력한다. (현재 : 전회와 동일) 

⑤ 차이가 생긴 것이 체온뿐이므로 그 초점 ‘체온’에 대한 개입을 할지 조회된다. 

⑥ ‘냉찜질’을 입력한다. (현재 : 개입 ‘냉찜질’)


현시점에서는 이러한 도큐먼트 간 참조에 의한 연결을 활용한 전자 카르테 시스템을 필자는 잘 모르지만, 가까운 장래에 이러한 기능이 실현되기를 바라고 있다.


맺음말


간호사와 간병인은 인공지능과는 비교적 거리가 있는 직업이라고 흔히 말한다. 생명 유지라는 객관적인 well-being을 추구하기 위한 원조는 객관적인 데이터에 기초해 제공되는 경향이 있다. 이것에 대해 그 사람다운 생활을 유지하는 주관적인 well-being을 추구하기 위한 원조는 주관적인 데이터가 토대가 된다(그림 6). 특히 재택 케어에서는 그 경향이 강한 것을 필자는 위원장을 맡고 있는 조사연구사업 등에서 말해 왔다. 따라서 이 글에서 전망하고 있는 IoT 활용의 관점도 생명의 유지, ADL의 유지 및 IADL의 유지가 수비 범위이다.



만약 IoT를 활용해 ‘그 사람다운 생활’을 지원하기 위한 데이터를 취득하려고 하면, 그것은 라이프 로그 그 자체가 된다. 즉, 필자가 그 사용을 강하게 말하고 있는 후생노동성 표준 규격(간호 실천 용어 표준 마스터 등)과는 전혀 다른 종류의 데이터가 되어, IoT 가전이나 전자화폐 등을 이용한 생활 행동 전반의 파악이라는 차원으로까지 도달할지도 모른다.


이러한 데이터가 간호사․간병인의 케어에 도움이 되는 경우도 있겠지만, 생활에 깊게 관련된 직종이기 때문에 대상자의 사생활도 배려할 필요가 있다. 따라서 IoT라고 하는 수단이 발달함으로써 케어에 필요한 범위를 초과한 데이터를 수집하지 않도록 자중하는 관점도 남겨두고 싶다.


또한, 필자 등이 의료 안전 관리를 담당하는 간호관리자에게 조사한 결과, 시설 내에서 환자를 대상으로 한 IoT 활용에 대해서는 긍정적인 의견이 많았다. 그러나 가령 안전에 이바지하는 면이 있어도 간호사를 대상으로 한 IoT 활용에는 매우 신중한 의견이 많았던 것에 유의하고 싶다. 이 글에서 말한 개입 데이터는 그 개입을 실시한 간호사․간병인의 행동 이력을 나타내는 면도 있다. 그러므로 행동 이력을 분석해 업무 개선을 하는 것에는 거부감이 낮지만, 직원의 업무 평가와 같은 용도는 허용되기 어렵다.


원래 IoT를 간호․간병에 채용하게 된 배경에는 심각한 인력 부족이 있었다는 것을 생각하면, 간호사․간병인에게 강한 정신적 부담을 주는 형태의 IoT 활용을 피하는 것도 중요하다고 생각한다.


세토 료마, 도쿄의료보건대학 의료보건학부 의료정보학과

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