분당서울대학교병원은 소아청소년과 김헌민 교수 연구팀(소아청소년과 조재소 교수, 디지털헬스케어연구사업부 이호영 부장·유수영 교수)이 소아 두통 환자의 정확한 진단과 맞춤 치료를 위한 전자 문진 시스템의 효과를 검증했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 병원에서 자체 개발·운영 중인 전자문진시스템 BEST-Survey(Bundang Hospital Electronic System for Total Care-Survey)에 소아 두통 전용 문진을 구축해 이를 평가했다.
BEST-Survey는 소아 두통 환자가 진료 전에 태블릿 PC를 통해 35개 항목의 전자 문진을 작성하면, 이 정보가 자동으로 병원의 전자의무기록에 입력되어 즉시 진료에 활용될 수 있는 시스템이다.
환자는 외래 대기 중 설문을 작성하며, 의사는 이를 참고해 보다 정밀한 진료를 제공한다. 기존 방식 대비 병력 정보를 정밀하게 수집할 수 있어 진료 효율성을 개선했다는 평가다.
소아 두통은 약 54~58%의 높은 유병률을 보이는 흔한 신경학적 증상으로, 세부적 진단이 필요하지만 시간 제약과 정보 누락 등 문제로 기존에 하던 병력 청취 방식으로는 정밀진단이 어려웠다.
이에 김헌민 교수 연구팀은 병력정보를 더 상세하고 정확하게 얻을 수 있도록 자동화된 전자문진시스템을 개발했고, 시스템의 효과를 검증하기 위해 도입 전후의 환자 데이터를 비교 분석했다.
두통으로 분당서울대병원 외래를 방문한 18세 미만의 소아청소년 환자 중 시스템 도입 전 방문한 365명과, 2015년 시스템 도입 후 방문한 환자 452명의 데이터를 비교 분석한 결과, 환자 정보의 완결성과 핵심 임상정보 수집률이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었다.
전자문진 도입 전에는 정보 완결성이 평균 54.5%에 그쳤으나 도입 후에는 99.3%로 크게 상승했다. 두통의 발생 시점, 위치, 지속시간 등 주요 임상정보 획득률도 기존 53.7%에서 98.7%로 향상된 것으로 보고됐다.
또 두통의 세부 분류를 통해 환자 개개인에게 최적화한 치료를 제공할 수 있는 기반을 마련했다. 소아들에게 가장 흔하게 나타나는 두통은 측두부에 발생한 통증(37.1%)이었으며, 가장 흔한 양상은 맥박성 통증(21.8%)이었다. 또한 환자의 절반 이상(51.3%)에서 두통이 2시간 미만 지속된 것으로 보고됐다.
이번 연구의 1저자인 소아청소년과 조재소 교수는 “의사의 문진을 완전히 대체할 수는 없지만 진료 전 두통에 대한 세밀하고 정확한 정보를 수집함으로써 효율적인 진료를 가능하게 했다”며 “특히 아이들의 경우 증상을 명확히 표현하기 어려워하는데 부모와 함께 차분히 설문에 답하면서 더 정확한 정보를 얻을 수 있었다”고 설명했다.
연구 책임자인 소아청소년과 김헌민 교수는 “이번 연구로 전자문진 시스템이 소아 두통 진단과 치료의 효율성을 획기적으로 높일 수 있음을 증명했다”며 “향후 인공지능과 빅데이터 분석 기술을 결합해 보다 정교한 진단 및 개인 맞춤형 치료 지원 시스템으로 발전시킬 계획”이라고 전했다.
한편 이번 연구결과는 의료정보학 국제학술지 ‘JMIR Medical Informatics’ 최신 호에 게재됐다.
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분당서울대학교병원은 소아청소년과 김헌민 교수 연구팀(소아청소년과 조재소 교수, 디지털헬스케어연구사업부 이호영 부장·유수영 교수)이 소아 두통 환자의 정확한 진단과 맞춤 치료를 위한 전자 문진 시스템의 효과를 검증했다고 14일 밝혔다.
연구팀은 병원에서 자체 개발·운영 중인 전자문진시스템 BEST-Survey(Bundang Hospital Electronic System for Total Care-Survey)에 소아 두통 전용 문진을 구축해 이를 평가했다.
BEST-Survey는 소아 두통 환자가 진료 전에 태블릿 PC를 통해 35개 항목의 전자 문진을 작성하면, 이 정보가 자동으로 병원의 전자의무기록에 입력되어 즉시 진료에 활용될 수 있는 시스템이다.
환자는 외래 대기 중 설문을 작성하며, 의사는 이를 참고해 보다 정밀한 진료를 제공한다. 기존 방식 대비 병력 정보를 정밀하게 수집할 수 있어 진료 효율성을 개선했다는 평가다.
소아 두통은 약 54~58%의 높은 유병률을 보이는 흔한 신경학적 증상으로, 세부적 진단이 필요하지만 시간 제약과 정보 누락 등 문제로 기존에 하던 병력 청취 방식으로는 정밀진단이 어려웠다.
이에 김헌민 교수 연구팀은 병력정보를 더 상세하고 정확하게 얻을 수 있도록 자동화된 전자문진시스템을 개발했고, 시스템의 효과를 검증하기 위해 도입 전후의 환자 데이터를 비교 분석했다.
두통으로 분당서울대병원 외래를 방문한 18세 미만의 소아청소년 환자 중 시스템 도입 전 방문한 365명과, 2015년 시스템 도입 후 방문한 환자 452명의 데이터를 비교 분석한 결과, 환자 정보의 완결성과 핵심 임상정보 수집률이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었다.
전자문진 도입 전에는 정보 완결성이 평균 54.5%에 그쳤으나 도입 후에는 99.3%로 크게 상승했다. 두통의 발생 시점, 위치, 지속시간 등 주요 임상정보 획득률도 기존 53.7%에서 98.7%로 향상된 것으로 보고됐다.
또 두통의 세부 분류를 통해 환자 개개인에게 최적화한 치료를 제공할 수 있는 기반을 마련했다. 소아들에게 가장 흔하게 나타나는 두통은 측두부에 발생한 통증(37.1%)이었으며, 가장 흔한 양상은 맥박성 통증(21.8%)이었다. 또한 환자의 절반 이상(51.3%)에서 두통이 2시간 미만 지속된 것으로 보고됐다.
이번 연구의 1저자인 소아청소년과 조재소 교수는 “의사의 문진을 완전히 대체할 수는 없지만 진료 전 두통에 대한 세밀하고 정확한 정보를 수집함으로써 효율적인 진료를 가능하게 했다”며 “특히 아이들의 경우 증상을 명확히 표현하기 어려워하는데 부모와 함께 차분히 설문에 답하면서 더 정확한 정보를 얻을 수 있었다”고 설명했다.
연구 책임자인 소아청소년과 김헌민 교수는 “이번 연구로 전자문진 시스템이 소아 두통 진단과 치료의 효율성을 획기적으로 높일 수 있음을 증명했다”며 “향후 인공지능과 빅데이터 분석 기술을 결합해 보다 정교한 진단 및 개인 맞춤형 치료 지원 시스템으로 발전시킬 계획”이라고 전했다.
한편 이번 연구결과는 의료정보학 국제학술지 ‘JMIR Medical Informatics’ 최신 호에 게재됐다.