시애틀 UW 메디신에서 간호 마취 전문의인 존 위더스판은 긴박한 수술실 환경에서 오류가 어떻게 발생할 수 있는지 잘 알고 있습니다. 특히 긴급 상황에서는 아드레날린과 긴박감이 더해져 응급 약물 투여가 서두르기 쉽기 때문입니다. 환자 안전을 위한 지속적인 노력에도 불구하고, 약물 오류는 여전히 흔하며 미국에서만 하루 130만 건 이상의 부상과 사망이 발생하는 것으로 세계보건기구는 보고하고 있습니다. 약물 오류는 주로 잘못된 약물 또는 잘못된 투여량을 투여하는 경우가 많습니다. 병원들은 색상 코딩 라벨이나 바코드 스캐너 같은 안전장치를 도입했지만, 오류는 계속되고 있습니다. UW 메디신과 워싱턴 대학의 마취과 의사이자 엔지니어인 켈리 미카엘센 박사는 마취과 의사의 90%가 어느 순간 약물 오류를 인정한다고 언급했습니다. 그녀는 인공지능이 실시간으로 오류를 감지하는 두 번째 눈 역할을 하며 도움을 줄 수 있다고 상상했으며, 사용하는 약물의 약 99%가 제한된 10~20종의 약물에 해당한다고 설명했습니다. 그녀가 집중한 문제는 바이알 교체 오류로, 약물 오류의 약 20%를 차지하며, 잘못된 바이알이나 주사기 라벨이 환자에게 잘못된 약물을 투여하게 만드는 상황입니다. 비극적인 사례로는 밴더빌트 대학 의료센터에서 75세 여성이 마비제 대신 진정제를 투여받아 사망한 사건이 있습니다. 이러한 오류를 방지하기 위해 미카엘센 박사는 수술 중 착용하는 보호 안경에 카메라가 내장된 AI 기반 ‘스마트 안경’을 개발했습니다. 이 시스템은 바이알과 주사기의 라벨을 스캔, 인식, 비교하여 일치하는지 여부를 의료진에게 알립니다. AI 개발과 훈련에는 3년이 넘는 시간이 소요되었으며, 윤리적 문제로 인해 실환자에게 실수 를 유발하는 대신 미리 녹화된 약물 준비 영상과 시뮬레이션 오류 시나리오를 활용하여 승인과정을 거쳤습니다. 이 AI는 바이알 교체 오류를 99. 6%의 정확도로 감지할 수 있었습니다.

향후 연구는 경고 방식을 최적화하는 데 초점을 맞추고 있으며, 현재는 FDA 승인을 기다리며 소리로 경고하는 방식이 우선 고려되고 있습니다. 이 연구는 독립적으로 재정지원받았습니다. 이 기기를 시험한 위더스판은 환자 안전 향상에 기대를 걸고 있지만, 현재의 고프로 스타일 헤드셋이 크고 무거운 점을 지적하며, 더 작은 크기의 장치가 더 쉽게 채택될 것이라고 말했습니다. UCLA 헬스의 덴 콜 박사와, 약물 오류로 아들을 잃은 멜리사 셸드릭 같은 환자 안전 옹호자들은 인공지능의 잠재력을 지지하면서도, 기술만으로 모든 오류를 방지할 수 없다는 점을 경고했습니다. 셸드릭은 오류가 자주 의사소통 부족, 병원 시스템의 분절성 등 여러 요인에서 비롯된다고 강조하며, 기술은 보조 수단일 뿐, 실패 방지의 전제조건이 될 수 없다고 말했습니다. 전문가들은 경계심을 높이거나 체크리스트에 의존하는 전통적 개입 방식이 이미 과로한 의료진의 인지적 부담을 가중시키며, 효과도 제한적임을 지적합니다. 보스턴 대학의 니콜라스 코델라는 AI가 탑재된 카메라는 수동적으로 모니터링 방법을 제공하여, 의료진의 업무 부담을 덜면서 응급실이나 수술실과 같은 혼잡한 환경에서 안전성을 높일 수 있다고 설명합니다. 앞으로 미카엘센은 이 AI 시스템이 주사기 내 약물 용량 측정 기능을 갖추도록 확대하는 것을 목표로 하고 있으며, 이는 특히 환자 크기가 다양하고 약물 희석이 일반적인 소아 의료에서 중요하다고 봅니다. 위더스판 역시 이 기술이 응급실이나 병원 내 다른 구역에서도 사용되어 구강약 투약을 돕는 등 확장될 가능성을 기대하고 있습니다. 이는 환자별 다수의 약물을 관리하는 데 유용합니다. 그러나 병원 내 AI 활용 확대에는 개인정보 보호와 데이터 보안 문제도 함께 고려되어야 합니다. 특히 환자의 얼굴이나 민감한 정보가 담긴 영상 등을 수집할 가능성에 대해 우려가 나오고 있습니다. 미카엘센 박사는 자신들의 시스템이 주사기 라벨만 스캔하며 개인 데이터를 저장하지 않으며, 코델라도 명확한 기준과 투명성, 감시 체계가 필요하다고 강조합니다. 또한, AI에 과도하게 의존하면 전통적인 안전 확인 절차를 소홀히 하거나 감시가 약해질 우려가 있다는 점도 경고합니다. 전반적으로, 인공지능 기반 웨어러블 기술은 복잡한 임상 환경에서 약물 오류를 줄이는 데 유망한 도구로서, 기존 안전 조치를 보완하고 의료진의 환자 치료 향상에 도움을 줄 수 있음을 보여주고 있습니다. 동시에 윤리적, 실용적, 프라이버시 문제들도 함께 고려해야 할 중요한 과제임을 시사합니다.