관광객 회복후 연고지 회송위해 권역간 전환시스템 필요
중증외상환자의 효율적 대응위해 경유이송 개념도 검토
ISS 대체 인공지능 모델, 중증외상환자 전달체계에 도움
지역외상체계 구축을 위한 심포지엄에서는 주제발제를 중심으로 한 제1세션과 구축된 외상체계의 지속가능성을 모색하기 위한 토론 중심의 제2세션으로 나눠 진행됐다. 여기에서는 지역외상체계 구축을 위한 주제 발제의 내용을 요약한다.
◇ 지역외상체계 구축 현황<조현민 제주권역외상센터장> = 제주도는 아시다시피 유네스코 자연유산부문 3관왕을 차지할 정도로 환경의 보물섬이다. 또 국제안전도시로서 네 번째 연속 승인을 눈앞에 두고 있다. 지역주민의 건강과 안전은 물론이고, 천만명이 넘는 제주방문 관광객들이 사고없이 안전하게 여행을 즐길 수 있고, 사고 발생시에도 신속한 대처로 이른 시간내 일상에 복귀할 수 있도록 지역외상체계를 구축하고 있다.
도내에서 사고가 발생했을 때 얼마나 안전한가를 자체적으로 트라우마 맵(map)을 만들어보았다. 상대적으로 서귀포시를 포함해 동쪽 끝은 성산읍, 서쪽 끝은 한경면인데 지리적 여건상 이 지역은 상대적으로 접근도가 떨어진다. 골든타임을 지키기 어려운 위치에 있다. 올해 안에 닥터헬기 도입돼 정상 운영될 때 이런 취약지구들에 대한 혜택이 가능할 것으로 기대한다.
관광객들의 경우 급성기 치료가 끝나고 나면 연고지로 가야 되는 복잡한 문제가 있는데 연고지에 있는 권역으로 보낼 수 있는 권역 간 전환 시스템이 활성화되는 게 필요하다.
많은 문제 제기를 하게 되는데 이는 결국 모두 골든타임을 확보하기위해서이다. 또 단순히 닥터카나 닥터 헬기를 도입했다고 해서 다 해결되는 게 아니다. 이걸 위해서는 사업 예산 확보가 필수적이다. 운영비는 물론이고, 환자 조치 시 전문팀이 출동 되는데, 전문팀은 항상 전문 장비와 인력을 가지고 평소에 많은 훈련을 해야 한다. 이런 것들에 대한 예산을 확보해서 유사시에 긴급 대처할 수 있도록 하는 노력이 필요하다.
◇ 지역외상체계의 가이드라인 지침 제정(이성화 권역외상센터 외상응급의학 전문의) = 제주도 외상 체계 구축을 위한 시
범 사업의 일환으로 1차 사업기간에 가이드라인을 제정하고 2차 사업 기간에 가이드라인의 교육 및 시범 적용 그리고 3차 사업 기간 현재 가이드라인 교정 및 보완하고 있는 중이다. 외상체계 가이드라인은 총론과 119 종합상황실 가이드라인, 직접 의료지도 가이드라인, 병원 간 이송 가이드라인, 헬기 이송 가이드라인 등으로 구성돼 있다. 가이드라인은 권역외상센터 내에서 초안을 작성하고 이후 소방본부를 비롯한 여러 응급관련 기관과 협의를 거쳐 확정하고 있다.직접 의료지도 가이드라인의 핵심은 병원 전 적절한 현장 처치 및 이동, 병원 선정에 대한 자문이나 영상과 음성을 활용한 의료지도 시스템을 활성화하는 것이다. 그리고 치료의 연속성 확보를 위한 구급지도의사 및 119 종합상황실, 현장 구급대원과 이송병원 응급실 간의 효율적인 정보 공유와 연계활성화이다. 병원간 이송 가이드라인의 핵심 내용은 초안작성시 외상환자의 안정적인 이송을 위하여 경유이송의 개념을 만들었다. 경유이송은 현장에서 권역외상센터까지 직접 이송하면 환자의 생명이 위험하다고 판단될 때 사고 최인근지역 외상기관에서 15분 내에 필수적인 응급처치 후 대기하던 119구급대 차량을 이용하여 바로 외상센터로 이송하는 개념이다. 경유이송의 개념을 현장에 적용하기 위해서는 현행법상 환자 전원에 필요한 과정들, 예컨대 보호자동의나 전원 의뢰서 등이 포함되어야 하는데 현실적으로 법을 개정하는데 많은 시간이 소요된다. 이런 이유로 지금 당장 진행하기에는 상당히 어려움이 많지만 외상 환자의 골든타임을 지키고 외상센터에서 환자에 대한 사전정보를 더 많이 파악하고 효과적으로 대처할 수 있도록 하기 위해서는 이같은 경유 이송개념을 긍정적으로 검토할 필요가 있다고 생각한다.
◇ AI기반 중증도 예측모델<강우성 제주권역외상센터 외상외과전문의> = 중증외상환자 치료에 있어서 의료자원의 효율적 분배는 매우 중요하다. 중증외상에 특화된 전문의료인력과 시설은 권역외상센터 등 일부에 한정되어 있기 때문이다. 이를 위해 제주권역과 인천, 강원도에서는 지역외상거버넌스 사업을 통해 중증외상환자의 전달체계를 구축하는데 힘쓰고 있다. 하지만 의료현장에서 중증외상환자의 중증도를 예측하기란 매우 어렵다.
현재 권역외상센터에서 중증도 측정을 위해 사용하는 ISS는 가장 정확하다고 알려져 있지만 이를 평가하기 위해서는 숙련된 전문 코디네이터 인력과 의료진이 필요해서 권역외상센터 이외의 다른 병원에서는 현실적으로 적용하기 힘들다. 이에 대한 대안으로 ICISS라고 하는 진단코드를 이용한 중증도 측정 도구가 있으나 국내에서 보고하는 기초 데이터가 없어서 지금까지는 측정하기가 어려웠다.
발제자가 경희대 생체의공학과 이진석 교수 연구팀과의 협업을 통해 인공지능을 이용하여 중증외상환자의 중증도를 예측하는 모델을 개발하였다. 먼저 ISS를 대체하는 인공지능 모델을 개발하여 2021년에 SCIE급 저널인 Scientific Reports (IF 4.99)에 게재 하였으며, 이 인공지능 모델은 ISS 보다 중증외상환자의 사망을 정확하게 예측하였다. 두 번째 모델로, 77만명의 전국 응급실 내원환자 데이터를 이용하여 진단코드 기반의 인공지능 모델을 개발하였는데, 이 데이터를 이용하여 ICISS 기초 데이터도 계산해 냈다. 특히 이 인공지능 모델은 ICISS보다 정확한 성능을 보이고 권역외상센터가 아닌 지역응급의료기관에서도 사용할 수 있어 중증외상환자 전달체계에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
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