인공 지능 시스템, 자가 투여 약물 오류 감지

MIT의 연구자들은 무선 라디오 신호와 인공 지능(AI)을 이용하여 환자가 자가 투여 약물 시 오류를 감지하는 시스템을 개발했습니다. 이 새로운 개발은 의사의 지시를 따르지 않는 환자의 수가 많아 매년 수천 명의 사망과 수십억 달러의 의료 비용을 초래하는 등 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

이 시스템은 무선 센싱과 AI를 함께 사용하여 환자가 인슐린 펜 또는吸入器를 사용하는지 판단합니다. 환자가 자가 투여 약물 시 오류를 감지합니다.

디나 카타비(Dina Katabi)는 MIT의 앤드류와 에르나 비테리 교수입니다. 카타비의 연구 그룹은 새로운 시스템을 개발했습니다.

“과거 연구에 따르면 약 70%의 환자가 의사의 지시대로 인슐린을 투여하지 않으며, 많은 환자가 吸入器를 올바르게 사용하지 않는다”고 카타비는 말합니다.

연구자에 따르면, 새로운 시스템은 집에 설치할 수 있으며 약물 오류를 환자와 간호사에게 알림으로써 불필요한 병원 방문을 줄일 수 있습니다.

이 연구는 지난 달에 네이처 메디신 저널에 발표되었습니다. 연구의 공동 저자로는 MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)의 박사 과정 학생인 밍민 자오(Mingmin Zhao)와 코소보의 프리슈티나 대학교의 교수인 크레슈니크 호티(Kreshnik Hoti)가 있습니다. 연구의 공동 저자로는 하오 왕(Hao Wang),former CSAIL 포스닥 및 현재 럿거스 대학교의 교수와 아니루드 라구(Aniruddh Raghu), CSAIL 박사 과정 학생이 있습니다.

약물 투여 메커니즘

많은 약물은 복잡한 투여 메커니즘을 필요로 합니다.

“예를 들어, 인슐린 펜은 투여 전에 공기를 제거하기 위해 준비해야 합니다. 그리고 투여 후 10초 동안 잡고 있어야 합니다”라고 자오는 말합니다. “모든 이러한 작은 단계들이 약물을 올바르게 투여하는 데 필요합니다.”

추가적인 단계가 있으면 오류의 가능성이 더 커지며, 약사님이 없는 경우에는 더욱 그렇습니다. 환자들은 종종 실수를 모르고 있기 때문에, 팀은 자동화된 시스템을 만들려고 했습니다.

새로운 시스템은 세 가지 단계로 구성되어 있습니다. 첫 번째 단계는 환자의 움직임을 10미터 반경 내에서 추적하는 센서입니다. 이 단계는 환자의 몸에 반사되는 라디오 波를 통해 수행됩니다. 두 번째 단계는 AI가 반사된 신호를 분석하여 환자가 吸入器 또는 인슐린 펜을 사용하는지 판단합니다. 세 번째 단계는 시스템이 약물 투여 시 오류를 감지하면 환자 또는 의료 제공자에게 알립니다.

“이 시스템의 좋은 점은 환자가 센서를 착용할 필요가 없다는 것입니다”라고 자오는 말합니다. “그것은 حتى 방해물 뒤에서도 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 라우터가 있는 다른 방에 있을 때 Wi-Fi에 접근할 수 있는 것과 같습니다.”

센서 및 신경 네트워크

센서는 집의 배경에서 작동하며 AI를 이용하여 변조된 라디오 波를 해석합니다. 약물 사용 패턴을 감지하기 위한 신경 네트워크가 개발되었으며, 예제 움직임을 수행하도록 훈련되었습니다. 강화 학습을 통해 네트워크는 인슐린 펜 투여의 96%와 吸入器 사용의 99%를 성공적으로 감지했습니다.

오류를 감지한 후, 네트워크는 또한 오류를 수정할 수 있습니다. 올바른 약물 투여는 유사한 순서를 따르기 때문에, 시스템은 특정 단계에서 bất규칙성을 감지할 수 있습니다. 이러한 정보는 환자 또는 의사에게 전송되어 기술을 수정하는 데 도움이 됩니다.

“이러한 단계를 분해함으로써, 우리는 환자가 기기를 얼마나 자주 사용하는지뿐만 아니라 투여 기술을 평가하여 얼마나 잘 하는지 알 수 있습니다”라고 자오는 말합니다.

“이 문제를 해결하는 또 다른 방법은 카메라를 설치하는 것입니다”라고 자오는 계속합니다. “그러나 무선 신호를 사용하는 것이 훨씬 덜 침습적입니다. 사람의 외모를 보여주지 않습니다.”

팀에 따르면, 이 새로운 시스템은 궁극적으로 신경 네트워크를 재훈련함으로써 다른 약물에 적용될 수 있습니다.