【 청년일보 】 병원 치료 과정에서 가장 취약한 시점은 입원 기간이 아니라, 오히려 퇴원 직후라는 지적이 이어지고 있다. 퇴원 후 첫 72시간은 합병증 재발, 약물 오류, 응급 재입원 가능성이 가장 높은 시기지만, 의료 시스템의 직접적인 간호 개입은 사실상 종료되는 구간이기 때문이다. 최근 AI 디지털 헬스케어 기술은 이 '간호 공백 시간'을 관리하는 데 초점을 맞추고 있다.

AI 기반 퇴원 후 관리 시스템은 환자의 퇴원 요약 기록, 간호 교육 내용, 처방 약물, 기존 질환 이력을 종합 분석해 개인별 위험 프로파일을 생성한다. 이를 바탕으로 퇴원 직후부터 일정 기간 동안 환자의 증상 변화, 약물 복용 여부, 생활 패턴을 모니터링하며 간호 개입이 필요한 시점을 예측한다.

일부 의료기관에서는 AI가 퇴원 환자의 행동 데이터를 분석해, 비정상적인 패턴이 감지될 경우 간호사에게 경고 신호를 제공하는 시범 모델을 운영 중이다. 예를 들어, 통증 호소 빈도 증가, 수면 패턴 급변, 약물 복용 누락 반복 등은 재입원 위험 신호로 분류되어 간호사의 추가 상담이나 외래 연계를 유도한다.

해외에서는 이러한 시스템을 '디지털 전이 간호(digital transitional nursing)' 개념으로 확장하고 있다. 이는 입원 간호와 지역사회 간호 사이의 단절을 AI로 연결하는 방식으로, 간호사의 직접 방문이 어려운 상황에서도 지속적인 간호 관찰을 가능하게 한다는 점에서 주목받고 있다.

다만 퇴원 후 환자 관리에 AI를 활용하는 과정에서 개인정보 보호와 책임 범위에 대한 논의도 함께 제기된다. 환자의 일상 데이터 수집이 과도한 감시로 인식될 가능성이 있으며, AI의 위험 예측 결과에 따라 간호 개입이 지연되거나 과도해질 수 있다는 우려도 존재한다.

그럼에도 불구하고 퇴원 후 간호 공백 문제는 고령화와 만성질환 증가로 더욱 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 디지털 헬스케어가 병원 중심의 간호를 넘어, 환자의 실제 삶의 공간까지 돌봄을 확장하는 도구로 활용될 수 있다고 평가한다. AI 디지털 헬스케어가 단순한 기술 도입을 넘어, '언제 간호가 가장 필요한가'라는 질문에 새로운 답을 제시할 수 있을지 주목된다.
 

【 청년서포터즈 9기 박서희 】