국내 간호업무 개선을 위한 인공지능 적용의 가능성 탐색 연구

Abstract

연구목적: 본 연구는 간호업무에 대한 인공지능 활용 선행연구를 바탕으로 국내 간호실무 개선을 위한 인공지능 적용 가능성을 탐색한다. 연구방법: “간호”와 “인공지능”을 키워드로 주요 학술 데이터베이스를 검색하여 940편의 논문을 추출하고, 제목, 초록, 키워드를 검토하여 96편을 추출하였다. 96편에 대한 상세 검토 후 국내 간호현실에 적용 가능할 것으로 판단되는 논문 35편을 최종적으로 선정하여 분석을 진행하였다. 연구결과: 간호과정의 첫 단계인 간호사정에서는 환자의 통증 진단, 낙상 예측 및 감지, 그리고 노인의 움직임을 자동으로 감지해 기록함으로써 간호사정의 효율성과 정확성을 높여주었으며, 간호진단 단계에서는 질병 및 위험 예측, 응급환자 트리아지 등 보다 객관적이고 신속한 간호 의사결정에 큰 기여를 할 것으로 기대되었다. 진단을 바탕으로 세워지는 간호계획의 경우에도 환자 위험에 대한 예측 모델을 통해 신속한 간호계획이 가능하도록 지원하였다. 간호사의 업무 중 특히 투약 오류 예측과 간호기록 부담의 감소에 적용되는 연구, 환자의 위험과 예후 평가를 통해 전동이나 재입원을 예측할 수 있도록 돕는 인공지능은 간호수행과 간호평가 단계에서 긍정적으로 적용될 수 있는 모델로 파악된다. 결론: 국내 간호영역에 인공지능을 적용함으로써 간호평가 및 진단의 정확성을 높이고, 환자의 건강 및 위험의 예측을 통해 예방중심의 간호 패러다임을 촉진하며, 인력부족 등으로 인한 간호업무의 부담을 완화할 수 있을 것으로 판단된다.

Purpose: Based on a literature review of artificial intelligence (AI) applications within nursing tasks, this study delves into the feasibility of employing AI to improve nursing practice in Korea. Methods: We used "nursing" and "artificial intelligence" as keywords to search academic databases, resulting in 96 relevant studies from an initial pool of 940. After a detailed review, 35 studies were selected for analysis based on nursing process stages. Results: AI improves nursing assessment by enhancing pain diagnosis, fall detection, and movement monitoring in older adults. It aids nursing diagnosis through clinical decision support, risk prediction, and emergency patient triage. Further, it expedites the creation of precise plans utilizing predictive models in nursing planning. AI also forecasts medication errors and reduces the nursing documentation burden for nursing implementation. Additionally, it manages (re)hospitalization risks by assessing patient risk and prognoses in nursing evaluation. Conclusion: AI in Korean nursing can enhance assessment and diagnosis accuracy, promote a prevention-focused paradigm through risk prediction, and ease the burden of nursing practice amidst human resource shortages.