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엔비디아, AI와 대규모 언어모델이 중환자실 환자 관리에 도움이 된다는 분석 결과 발표

• 엔비디아(NVIDIA)의 2025년 헬스케어 AI 현황 보고서에 따르면, 현재 헬스케어에서 상위 3대 AI 활용 분야 중 하나로 대규모 언어모델 (Large Language Model, LLM)^*이 부상하고 있음
^* 방대한 텍스트 데이터로 학습된 AI 모델로, 의료 기록 해석, 임상 의사결정 지원, 환자 상태 예측 등에 활용
• 예를 들어 매우 복잡한 환경인 중환자실(Intensive Care Unit, ICU)에서 전자건강기록(EHR)은 약물, 투입량·배출량, 주요 생체징후 등 기본 정보 추적에는 뛰어나지만 환자 상태 변화를 실시간으로 파악하고 동적으로 위험을 평가하는 능력이 부족함
• 이때 AI와 LLM은 △환자의 전체적인 상태 파악 △알고리즘과 환자의 특정 상황에 대한 통합 데이터 스트림 활용 △다른 데이터 입력으로부터 지속적으로 학습하여 명확하고 정확한 위험 평가를 제공하는 플랫폼 솔루션을 구동할 수 있음
• 이를 통해 △심인성 쇼크(Cardiogenic Shock)^** △호흡부전 △급성 호흡곤란증후군 △패혈증 등 ICU에서 자주 발생하는 생명을 위협하는 상태를 예방하기 위해 적시에 적절한 맞춤형 치료를 제공할 수 있음
^** 심장이 충분한 혈액을 펌프질하지 못해 발생하는 중증 응급 상태
• AI 기반 솔루션을 EHR과 통합하여 구현하는 전 세계 병원이 증가하고 있으며, △환자 결과와 회복 시간 개선 △합병증 예방 △ICU 최전선 부담 감소 △재원 기간 및 재입원 감소를 통한 비용 절감 등 큰 성공을 거두고 있어 이러한 추세는 계속될 것으로 예상됨

[MedCity News, 2025.11.06.; etiometry, 2025.11.06.]