Development and Effectiveness of an Explainable AI (XAI)-Based Clinical Coaching System for Nurse Triage to Improve Patient Safety in Medically Underserved Emergency Care Areas
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115190
과학기술정보통신부
한국연구재단
남서울대학교
신정은
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,505만원
4,505만원
기초연구
대학
충청남도 천안시
보건의료 > 간호과학 > 임상간호 중재
... 통합하여 환자안전 결과와 관련된 핵심 임상 feature를 도출하고, 이를 간호사가 이해 가능한 중증도 권고등급, 주요 위험징후, 판단근거, 재확인 항목, 의사보고 및 전원 판단 문구로 전환한다. 셋째, 개발된 코칭 콘텐츠를 기반으로 응급 현장에 적합한 연구용 프로토타입을 구현하고, 무작위 대조군 사전-사후 설계를 통해 중증도 분류 정확도, 위험징후 탐지율, 과소분류 오류율, ...
본 연구는 총 5개년에 걸쳐 단계적으로 수행된다. 1차년도에는 문헌분석, 응급의료취약지 간호사 요구도 조사, 심층면담 및 초점집단면담을 통해 KTAS 기반 중증도 분류 과정의 어려움과 환자안전 위험요인을 규명한다. 수집된 자료는 SEIPS 모델에 따라 사람, 업무, 도구와 기술, 환경, 조직 요인으로 구조화하여 NEDIS 분석 변수 후보와 코칭 콘텐츠 후보...
... 구조화된 보고·전원 문구를 통해 의료진 간 의사소통의 일관성과 객관성을 높이고, 상급기관 전원 과정에서 정보 누락을 줄이는 데 기여할 수 있다. 넷째, SEIPS 기반 환자안전 위험요인 분석 결과는 응급의료취약지 환자안전 관리체계 개선, 간호사 의사결정지원 인프라 구축, 취약지 간호인력 교육지원 및 디지털 기반 환자안전 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.