욕창이란 한 자세로 계속 앉아 있거나 누워 있을 때 신체의 일정한 부위 (주로 뼈 돌출부)에 압력 혹은 마찰과 응전력이 결합한 압력이 지속적 또는 반복적으로 가해짐으로써 모세혈관의 순환장애로 인한 허혈성 조직 괴사로 생기는 피부나 하부 조직의 손상 상태를 말합니다.

욕창이 발생하면 통증을 경험하게 되고 감염성 합병증 등으로 입원과 재활 기간이 연장되고, 치료와 검사로 인한 의료비 지출을 증가시키며 무엇보다도 치유되지 않으면 사망의 위험성이 크게 증가하게 됩니다.

욕창 발생자는 욕창이 없는 사람보다 입원 기간이 보통 35일 이상 길어지며, 욕창 치료 경비가 2배 이상 필요하며, 간호 시간도 50% 이상 증가하게 됩니다.

욕창의 경우 일반 병동은 3~14%, 중환자실 21~35%, 요양병원의 경우 전체 환자의 9.5%가 발생하는 것으로 추정됩니다.

욕창의 경우 조기 발견과 치료가 핵심이나 욕창 1~2단계 구분과 유사 피부질환과의 구분은 전문 의료진이 아니면 실제 임상현장에서 구분하기가 어려워 초기 대응에 문제점이 발생했었습니다.

다양한 진단도구, 보고체계 등이 있으나 고위험군 사전 분류부터 통합 예방 중재 간호에 이르는 과정을 오직 수기 기록에만 의존하고 있다는 단점이 있습니다.

측정자 간 일치도 문제와, 신입 간호사나 이직에 따른 재교육 문제, 시각적 감별의 어려움 등 여러 문제로 인해 수기 욕창 관리로 인한 간호 업무 과중이 지속할 경우 일시적인 개선 활동에 그칠 위험성이 높습니다.

모든 치료나 개선활동은 ‘측정-분석-예측 및 개선’을 반복하는데, 욕창관리 활동들이 디지털 및 데이터화되지 않아 계량화가 불가능하며, 결국 개선활동이 특정 시점에 도달 후 정체되거나 오히려 악화되는 현상이 발생하게 됩니다.

욕창 위험도 사정 도구(Braden Scale)의 총 6단계 분류에 더해 욕창 고위험군 환자에 대한 분류 시스템을 구축하였습니다.

모바일 앱 기반의 욕창관리로 디지털화와 자동화를 이루고, 이미지 AI 감별 기술로 간호사별 피부 사정의 개인차를 해결하며, 전문간호사, 성형외과 협진 등 워크플로우 또한 자동화하였습니다.

촬영된 신체 부위별 이미지는 시간, 환자 등의 정보로 분류되어 빅데이터에 저장됩니다. 촬영된 피부 사정 이미지는 AI 기반으로 1차 사전 분류하여 1단계에서 6단계 중에서 예방 단계인 1~2단계가 의심될 경우 욕창 전담 간호사에게 자동으로 전문 협진을 의뢰하게 됩니다.

또한 고도의 전문성이 요구되는 욕창관리에 대해서는 지역의료기관과 연계 협진을 할 수 있게 만들었습니다.

스마트폰 앱에서 환자의 피부 사진을 찍는 것만으로 욕창 위험을 분류하고 체위 변경 또한 기록하여, 전문 의료진에게 협진을 의뢰할 수 있습니다. (일반 병동 간호사 – 욕창 전문간호사 – 성형외과 협진)

욕창관리가 디지털화 됨으로써 욕창관리의 전주기를 통합적·지속적으로 관리할 수 있게 됩니다.

축적된 욕창 빅데이터를 활용하여 지속적으로 임상을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 욕창 발생 시점의 환자 간호 기록과 환자 의무기록을 활용하여 욕창 발생 위험률에 대한 알고리즘 개선 활동을 수행할 수 있습니다.

ㅇㅇㅇㅇㅇ 병원에 실증 적용 중이며, 임상 유효성 검증을 마친 후 사업화에 나설 예정입니다.