한림대동탄성심병원, 국내 의료기관 최초 AI 활용 환자확인 시행
한림대동탄성심병원, 국내 의료기관 최초 AI 활용 환자확인 시행
2019.07.08 14:14 by 유선이
사진=한림대학교동탄성심병원
사진=한림대학교동탄성심병원

 

한림대학교동탄성심병원은 8일부터 국내 의료기관 중 최초로 인공지능(AI)기술을 통해 얼굴·지문 생체정보로 환자확인을 시행한다고 밝혔다.
 
한림대학교의료원은 지난해 10월부터 시범적으로 교직원 신원확인 시 안면인식기술을 활용한 서비스를 제공하였으며, 오늘부터 병원 현장에서 환자를 대상으로 서비스를 확대 시행한다고 전했다. 이번 확대 적용은 지문인식 기술을 함께 적용해 환자의 생체정보를 활용한 환자 인식부분의 정확성을 고도화시켰다.
 
얼굴과 지문을 이용한 생체인식은 외래환자들의 병원 도착확인 시 적용된다. 사전에 생체인식을 등록한 예약환자가 병원에 도착하여 무인종합정보안내시스템인 키오스크 화면에 인증하면 자동으로 외래접수가 이뤄진다. 0.3초만에 본인확인이 이뤄져 병원 이용시간을 최대 10분까지 절약할 수 있다.
 
또 이전에는 이름과 주민등록번호를 통한 신원확인 절차도 생략할 수 있어 개인정보보호 효과도 크다. 도착확인 후 외래진료 시 기존에 외래 간호사에게 구두로 직접 도착을 알려야 하는 불편도 해결됐다.
 
이번 생체정보를 통한 병원 이용은 키오스크 화면에서 생체정보와 정보이용동의서 등을 등록 후 사용 가능하다. 개인정보보호를 위해 안면인식과 지문인식을 위한 생체정보는 원본형태로 병원에 저장되지 않는다. 원본 이미지에 대한 이미지 좌표를 수치로 변환하여 저장하고, 해당 수치는 암호화하여 병원 내에 저장된다. 이러한 정보들은 개인정보보호 정책과 규정에 따라 의무기록이나 환자 중요정보 등과 같이 동일한 시스템으로 보호된다.
 
이번에 도입한 지문인식 기술은 바이오인식 아이디·시큐리티 솔루션 기업인 슈프리마아이디의 초박막 지문인식스캐너 ‘바이오미니 슬림(BioMini Slim)2’를 활용해 제공된다. 바이오미니 슬림2는 전세계에서 가장 슬림한 13.5mm의 광학구조를 가지고 있으며, 미국 연방수사국 FBI의 PIV와 FAP20인증을 취득했다.
 
더불어 한림대학교의료원에서는 슈프리마아이디의 머신러닝 기반의 위조지문 판별 기술, 높은 지문 인식율과 개인정보 데이터의 보안 모듈을 활용하여 환자 도착알림 시스템을 자체 개발했다.
 
또한 한림대학교의료원의 안면인식시스템 중 촬영된 얼굴의 특징점을 0.3초만에 정형화된 틀로 만들어 인물정보와 함께 데이터베이스에 저장하는 기술은 생체인증 솔루션 기업인 네오시큐의 기술을 도입했다.
 
안면인식 시스템은 최초 사진촬영을 통해 눈·입·콧구멍·턱 사이의 각도와 거리, 뼈의 돌출 정도 등 얼굴의 특징점을 추출해 저장한다. 이후 안면인식을 활용한 신원확인 시 인공지능을 활용해 데이터베이스 내 자료와 비교하여 확인하게 된다.
 
이후 실제 안면정보 및 지문정보를 인공지능을 활용해 실제 얼굴과 비교해 일치여부를 판단하고 인물정보를 불러오는 기술은 한림대학교의료원 정보관리국이 자체 개발했다고 전했다.
 
이성호 병원장은 “생체인식기술을 통한 환자확인으로 빠르고 편리하게 병원을 이용하고 개인정보 유출에 대한 걱정도 사라지게 됐다”며 “의료기관에서 처음으로 시도되는 만큼 아직은 익숙하지 않으신 분들도 있겠지만 수개월간 교직원들을 대상으로 시범 적용해본 결과 편리하고 빠른 인증이 가능해져 모두가 만족했다”고 말했다.
 
한림대학교동탄성심병원은 올해 말까지 생체인식기술을 응급실, 병동 입출입관리, 주차등록, 수납 등 환자 안전관리 및 편의기능 분야로 확대해 적용할 예정이라고 밝혔다.
 
또 한림대학교동탄성심병원은 올해 안으로 병원 약제팀에서 주사실까지 약제를 운송하는 인공지능 운송로봇도 도입한다고 전했다. 외래환자가 주사실을 이용할 경우 기존에는 주사실 간호사가 외래약국에서 약을 받아와서 주사했다면, 운송로봇은 엘리베이터를 직접 불러서 타고 내리기가 가능하고 주사실 도착 시 음성언어로 도착을 알린다. 또 비밀번호로 장금장치가 돼 있어 일반인이 약제를 가져가는 것도 불가능하다. 운송로봇 도입으로 기존에 약제를 받으러 이동해야 하는 단순업무가 줄고 간호사들의 업무에 대한 집중도가 높아질 것으로 기대된다.  


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