기계 학습을 사용하여 정신과 진료소의 위험한 행동 감지

본 연구의 목적은 머신러닝 방법을 이용하여 정신과 진료소에서 환자의 위험한 행동을 탐지하는 것입니다. 위험한 행동; 이는 개인적, 사회적, 발달적으로 바람직하지 않고 생명과 건강을 위협하는 행동으로 정의됩니다. 환자의 안전과 안전한 환경을 보장하는 것은 의료 전문가의 주요 임무 중 하나입니다. 자살은 특히 정신질환을 앓고 있는 개인에게 가장 중요한 증거 기반 위험 요소이며, 환자 안전을 위협하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 자살 시도는 진료소에서 자주 접하는 위기 상황입니다. 입원환자의 경우 자살시도율이 5~10배 증가하는 것으로 알려져 있다. 입원환자가 있는 진료소에서는 자살시도나 기타 위험한 행동을 자주 접하게 됩니다.

정신과 진료소에서 위험한 행동을 예방하고 안전한 환경을 제공하는 것은 우리나라는 물론 전 세계적으로 중요한 문제입니다. 위험한 행동을 감지하고 환자/직원의 안전을 보장하기 위해 건강 품질 표준 범위 내에서 정신과 진료소에서 카메라로 환자를 모니터링하는 조치가 있습니다. 그러나 이러한 조치만으로는 문제를 완전히 해결하기에는 충분하지 않습니다. 정신과 진료소에서는 병실에 배치된 카메라 영상을 컴퓨터 화면으로 지속적으로 모니터링하는 간호사가 환자 모니터링을 제공한다. 특히 야간 근무에는 간호사 수가 적어 야간 근무 시 카메라 모니터링이 어려워지고 환자 안전 측면에서도 문제가 됩니다. 간호사가 모니터를 지속적으로 모니터링하면 환자와 함께 보내는 시간이 줄어들고 작업량이 늘어납니다. 또한 화면 모니터링이 이루어지지 않으면 위험한 행동을 감지할 수 없습니다. 따라서 정신과 진료소의 안전한 환경을 보장하기 위해서는 새로운 방법의 개발이 필요하다. 이런 의미에서 인공지능과 데이터 분석에 점점 더 많이 활용되고 있는 머신러닝 방법은 기존 데이터로부터 의미 있는 결과/예측을 도출하려고 하는 인공지능 알고리즘의 특화된 하위 분야이다. 건강 분야에서는 머신러닝 방법이 자주 사용되는데, 정신의학도 이러한 분야 중 하나입니다. 본 연구의 주요 목적은 머신러닝 기법을 활용하여 정신과 진료소에서 치료를 받는 환자의 위험하고 고위험 행동을 탐지하고, 환자가 보다 안전한 환경에서 치료를 받을 수 있도록 보장하는 것입니다.