Author: Sung Woon Park* Seunghyun Lee* Won Chul Cha, Kyu Yeon Hur, Jae Hyeon Kim, Moon-Kyu Lee, Sung-Min Park, and Sang-Man Jin
Paper Link: https://doi.org/10.4093/dmj.2018.0227
수술 전 환자 혹은 중환자실의 환자의 혈당 안정화는 환자의 이 후 생존율에 큰 영향을 미친다. 이 논문은 삼성서울 병원과 공동 진행한 연구로, 혈당안정화를 위한 insulin infusion protocol을 개선하는 연구이다.
기존은 수기식 Insulin infusion porotocol에서는 의료진의 24시간 정확하고 빠른 대응이 힘들 뿐더러, 인슐린의 적정량을 찾는데 많은 시간이 소요된다. 이에 삼성병원은 protocol을 전자건강기록(electronic health record; EHR)과 통합하여 Computerize 하고 그 임상 결과를 여기서 비교 분석하였으며, 결과 적으로 computerized insulin infusion(CII)이 환자의 혈당을 보다 빠르고 안정하게 정상화 시키고 저혈당 빈도가 낮추는것을 확인할 수 있었다.
더 나아가 이 연구에서는 기존의 protocol을 개선하기 위해 환자 치료 데이터로부터 가상 환자 (digital twin) 시뮬레이터를 만들었다. 늦은 혈당 안정화가 예상될 경우 조금 더 적극적으로 protocol을 수정하여 가상환자에서 시뮬레이션 한 결과 protocol 불응성환자에서 확실한 개선을 확인할 수 잇었으며 저혈당은 발생하지 않았다.
Comment:
이 연구에선 protocol을 의료진과 함께 직관적, 경험적으로 수정하였다. 이 과정은 사람마다 판단이 많이 들어갈 뿐더러 임상적 경험이 많이 필요하다. 이에, 치료 protocol의 개선에 AI를 적용하여 personalize하고 automate하면 좋겠다는 생각이 많이 들었다. 이 후 부터 연구 방향을 digital twin modeling에서 강화학습을 사용한 AI based medical decision making으로 바꾸어 시작하였다.