Ⅰ. 서론
환자안전은 의료 제공 과정에서 발생 가능한 오류를 예방 및 최소화하는 것으로, 의료의 질을 좌우하는 핵심 원칙이다[
1]. 전 세계적으로 입원 환자 10명 중 1명이 치료 중 위해를 경험하며, 이 중 약 50%는 예방 가능한 것으로 보고된다[
2]. 국내에서도 2024년 환자안전사고 보고는 22,118건으로 전년(20,273건) 대비 9.1% 증가하였다. 또한, 중환자실에서는 총 484건이 보고되었고, 약물 166건, 검사 63건, 감염 21건, 낙상 18건 순으로 나타났다[
3].
중환자실은 고위험 약물·의료기기 사용, 침습적 처치, 잦은 응급상황 등으로 복잡성과 변동성이 가장 높은 환경이다[
4]. 높은 환자 밀도와 인력 부담, 피로 누적 등은 오류 가능성을 높이며, 실제로 투약 오류, 장비 문제, 환자 확인 누락, 침습 라인 관련 감염, 비계획적 탈관 등 사건이 보고되고, 이는 재원 연장·추가 처치·중증 합병증/사망으로 이어질 수 있다[
5,
6]. 이러한 맥락에서 간호사의 신속한 평가와 대응은 중환자실 환자안전의 핵심 요인이다[
7].
이때 간호기록은 환자 상태, 시행된 간호, 그에 대한 반응을 시간순으로 남기는 1차 근거이자, 환자안전과 근거기반 간호실무의 필수 요소이며 팀간 의사소통을 지지한다[
8,
9]. 그러나 간호기록의 대부분이 진술문 형태의 비정형 서술로 축적되어 기관 간 비교·공유·분석이 어렵다[
10].
세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 환자안전을 개인의 과오가 아니라 시스템과 과정의 실패로 이해하며, 안전 프로세스, 팀 기반 의사소통, 사건보고와 학습 등으로 구성된 시스템 접근을 권고한다[
2]. 이 접근이 작동하려면 안전활동 전 과정을 관통하는 일관된 데이터 언어와 의미적 상호운용성이 전제되어야 한다. SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms)는 임상 개념을 폭넓게 포괄하는 국제 표준용어 체계로, 임상 요소를 개념 단위로 구조화 하여 기관과 시스템 간 동일 의미로 연결할 수 있게 한다[
11,
12]. 따라서 간호기록을 SNOMED CT로 표준화하여 구조화하면 사정–판단–중재–결과의 임상 흐름을 개념적으로 기술하고, 환자안전관리를 기관별로 비교하여 표준화된 지침마련과 그에 따른 병원별 일관된 간호를 제공할 수 있다.
기존 연구는 SNOMED CT를 이용해서 간호기록 표준화의 가능성을 확인하거나[
13] 낙상·욕창·약물 등 개별 안전 프로그램 개발에 각기 초점을 두는 경향이 있었다[
14-
16]. 하지만 간호기록에 내재된 환자안전 개념을 포괄적이고 통합적으로 분석한 연구는 부족하다. 특히 중환자실이라는 특수 상황에서 작성된 간호기록을 활용한 시도는 드물다. 따라서 다기관 중환자실 간호기록을 기반으로 환자 안전 개념을 도출하고 구조화 하여 의미를 심층적으로 탐색하는 연구는 필요하다.
이에 이 연구의 목적은 중환자실 간호기록의 환자안전 관련 개념을 표준화하고, 그 구조적 의미를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 임상 현장에서 간호기록이 단순한 수행의 기록을 넘어 환자안전 관리 체계 구축을 위한 핵심 자원으로 활용될 수 있음을 제시하고자 한다.
Ⅱ. 연구방법
1. 환자안전 개념 도출
K-MIMIC (Korean Multi-Institutional Multi-modal Intensive Care)은 미국에서 중환자실 입원 환자의 건강 관련 데이터를 비식별화하여 공개한 대규모 데이터베이스인 MIMIC (Medical Information Mart for Intensive Care)를 벤치마킹해 구축된, 한국형 중환자 진료 특화 의료 빅데이터셋이다. K-MIMIC은 24개 병원의 중환자실 간호기록을 포함하는 데이터셋 구축을 목표로 한다. 이 연구 수행 시점에는 17개 병원 120개 중환자실에서 수집된 간호기록이 확보되어 있었으며 대부분 진술문 형태의 비정형 데이터이다.
이 연구는 K-MIMIC 간호기록에서 환자안전 관련 핵심 개념을 도출하기 위해 다음 기준을 적용하였다.
첫째, 환자안전보고학습시스템의 2016-2024년 통계에 따른 16개 상위 사고 유형(검사, 마취, 분만, 수술, 약물, 감염, 낙상, 화상, 식사 및 영양, 의료장비, 탈원, 행정 등)을 1차 분석 후보군으로 설정하였다[
3].
둘째, 중환자실 간호기록 분석의 타당성을 위해 다음 항목을 배제하였다.
1) 간호사의 직접 중재보다 의사처방이나 행정 절차가 주가 되는 영역 (검사, 수술, 마취, 행정 등)
2) 중환자실 환경에서 발생 가능성이 낮거나 환자안전보고 빈도가 전체 1%이하로 낮은 영역 (탈원, 분만, 화상 등)
3) 사고 정의가 상대적으로 모호하여 간호기록만으로 유형 식별이 어려운 영역 (식사, 영양 등)
셋째, 남은 항목 중 환자안전보고학습시스템의 사고 빈도와 선행연구 [
17-
20]를 통해 확인된 중환자실 내 안전관련 중요도를 종합적으로 고려하여 분석 대상을 확정하였다. 구체적으로는 전체 환자안전사고의 대다수를 차지하는 고빈도 유형을 우선 포함하였다. 또한, 상대적으로 빈도는 낮더라도 중환자실에서 반복적으로 중요하게 다뤄진 주제[
17]와 중환자실에서 환자의 사망률 및 예후에 치명적인 영향을 미치는 고위험 유형[
18-
20]을 분석 대상으로 포함하였다.
이후, 5개의 환자안전 개념을 최종 확정하였고 간호기록의 형태가 비교적 일관된 5개 병원 (3차병원 3곳, 2차병원 2곳)의 간호기록을 활용하여, 각 환자안전 개념에 해당하는 간호용어를 식별하였다.
2. 간호용어 추출 및 전처리
5개 병원에서 수집된 총 19,511개의 간호용어 중 환자안전 5개 개념에 해당하는 항목을 먼저 골랐다. 동일의미의 다른 표현은 대표 용어로 통일하였고, 약어는 원어로 확장하였다. 또한, 각 용어의 ‘개념’과 동시에 ‘하위 개념’을 함께 정리하여 개념 체계를 구성하였다. 예를 들어, 간호용어 ‘등에 바람이 통하게 해 줌’은 환자안전 개념 중 ‘욕창’에 해당하며, 하위개념으로는 ‘욕창 예방 활동’으로 분류하였다. 이때 간호용어는 단순한 어휘적 의미만을 기준으로 분류하지 않고, 중환자실 간호현장에서 해당 표현이 사용되는 임상적 목적과 환자안전 맥락을 함께 고려하여 분류하였다. 마지막으로 임상적 중요도를 반영하기 위해 개념별 간호용어 수와 사용 빈도를 산출하였다. 전처리의 일관성을 확보하기 위해 간호정보학 연구자 2인이 독립적 검토한 후 합의를 거치고, 불일치는 의료정보학 연구자가 검토하였다.
3. SNOMED CT 매핑
SNOMED CT 매핑은 SNOMED International에서 제공하는 SNOMED CT Starter Guide[
21]를 참고하여 수행하였으며, 2025년 1월 국제판을 기준 용어체계로 활용하였다. 매핑은 간호정보학 연구원 2인과 중환자실 근무 경험이 있는 간호사 3인이 독립적으로 진행한 뒤, 교차 검토를 통해 내부검증을 하였다. 이후 매핑에 참여하지 않은 내부 의료정보학 연구자가 매핑 결과를 검토하였으며, 최종 매핑 결과는 연구진 간 합의를 통해 확정하였다(
Figure 1).
독립적으로 매핑하는 과정에서 간호용어의 특성을 담아 SNOMED CT의 Top-level hierarchy를 결정하였는데, 선택 가능한 계층은 다음과 같다:
• 진단·치료 목적의 검사, 처치, 중재 행위를 포함하는 Procedure
• 임상적 사정 결과, 증상, 질병 상태를 의미하는 Clinical finding
• 시점, 대상자, 부정 표현 등 문맥 정보가 명시된 Situation with explicit context
•사건이나 발생 자체를 의미하는 Event
최종 매핑 결과는 간호용어와 SNOMED CT 개념 간 의미 관계에 따라 세 가지 유형으로 분류하였다. Narrow의 경우 SNOMED CT 개념이 간호용어보다 구체적인 경우로 간호용어의 의미가 손실될 우려로 사용하지 않았다.
• Exact: 간호용어와 SNOMED CT 개념이 완전히 일치하는 경우
• Broad: SNOMED CT 개념이 간호용어보다 포괄적인 경우
• No match: 해당 의미를 표현할 SNOMED CT 개념이 존재하지 않는 경우
4. 통계분석
이 연구에서는 환자안전 개념별로 매핑 결과 (Exact, Broad, No match)와 Top-level hierarchy (Procedure, Clinical finding, Situation with explicit context, Event)의 연관성을 확인하기 위해 SPSS Statistics 29.0을 이용하여 카이제곱 검정을 시행하였다. 각 비율에 대한 95% 신뢰구간은 이항분포를 가정한 Wilson score 방법을 사용하여 계산하였다. 또한, 매핑 결과의 객관성 확보를 위해 매핑 과정의 평가자 간 신뢰도를 검증하였다. 5인이 독립적으로 수행한 매핑 결과에 대하여 Python을 이용해 Fleiss' Kappa 계수와 평균 쌍별 일치율을 산출하였다. Kappa 계수 산출은 5인의 매퍼가 모두 작성을 한 항목만을 대상으로 하였고, 평균 쌍별 일치율은 5인의 매퍼로부터 생성 가능한 총 10개의 쌍에 대하여 각각 일치율을 산출한 뒤 이를 평균으로 구하였다. 최종 매핑 결과를 확정하기 위한 내부 합의 과정에서는 매퍼별 일부 미작성 항목을 모두 포함하여 논의하였다.
5. 윤리적 고려
이 연구는 S대학교병원 기관생명윤리위원회(IRB, H-2107-258-1246)와 B의료원(20-2022-37)의 승인을 받았으며, 각 병원의 데이터 심의위원회(Data Review Board)로부터 자료 수집에 대한 승인을 추가로 받았다. 환자의 생년월일은 연령으로 변환하였고, 이름은 수집하지 않았으며, 환자번호와 같은 기타 식별 가능한 정보는 보건복지부와 개인정보보호위원회에서 발행한 「보건의료데이터 활용 가이드라인」에 따라 완전히 비식별화하였다[
22].
IV. 고찰
이 연구는 다기관 중환자실 간호기록을 이용하여 환자안전 관련 개념과 관련된 간호용어를 선별하고 이를 SNOMED CT와 매핑하여 의미적 구조를 탐색하였다. 총 1,096개의 간호용어가 매핑되었으며, 호흡(368건, 33.6%)과 감염(283건, 25.8%)관련 용어가 가장 높은 비중을 차지하였다. 또한 환자안전 개념별로 SNOMED CT 계층과 매핑 유형의 분포가 다르게 나타났으며, 카이 제곱 검정 결과 낙상, 감염, 호흡 개념에서는 계층에 따른 매핑 유형의 분포 차이가 유의하였다(
Table 1). 이는 환자안전 개념별로 간호기록에 포함되는 의미 구조가 서로 다름을 보여준다. 낙상 영역은 Event 계층의 비중이 상대적으로 높게 나타나(4건, 5.9%), 실제 낙상 발생 사건이 직접 기록되는 특성을 보였다. 감염 영역은 Procedure 계층의 비중이 매우 높고(264건, 93.3%) Broad 매핑이 172건(60.8%)으로 많이 나타나 드레싱 유지, 삽입부위 관리, 소독, 감염징후 확인과 같은 예방·관리 행위가 중심을 이루며, 부위, 상태가 결합된 세부적 표현이 많았음을 보여준다. 호흡 영역은 Procedure(237건, 64.4%)뿐 아니라 Clinical finding(104건, 28.3%)과 Situation with explicit context(26건, 7.1%)도 함께 나타나, 호흡 유지 및 기도 관리와 같은 간호행위뿐 아니라 호흡곤란, 무호흡 없음, 산소포화도 변화와 같은 환자 상태 및 부정 관찰이 함께 기록되는 구조를 보였다. 이러한 차이는 기계환기, 중심정맥관, 도뇨관 등 침습적 기기 사용이 빈번한 중환자실 환경의 특성과 관련된 것으로 볼 수 있다. 실제로 국내외 선행연구에서도 감염과 호흡기 관련 합병증은 중환자실에서 흔하고 치명적인 환자안전 문제로 보고된다. Li 등[
23]은 중환자실 환자의 인공호흡기 관련 폐렴 발생률이 약 30%에 이르며, 이는 중환자실 재원기간 뿐만 아니라 전체 병원 재원기간이 길어진다고 보고하였다. 또한 Ala-Kokko 등[
24]은 중환자 실에서 발생한 혈류감염이 단기 사망률뿐 아니라 퇴원 후 장기 생존율에도 부정적 영향을 미친다고 보고하였다[
25]. 이러한 결과들은 호흡과 감염이 중환자실 환자안전 관리의 핵심 영역임을 시사하며, 예방과 표준화된 관리 전략이 필수적임을 강조한다. 그 다음으로 약물약물(271건, 24.7%)의 간호기록이 많이 나타났으며, 이는 중환자실에서 약물 투여가 환자 치료의 필수적 과정인 동시에 잠재적 안전사고의 주요 원인임을 보여준다. 실제로 중환자실 환자를 대상으로 한 연구에서는 환자 1인당 평균 2.9건의 약물안전 사고가 발생하여 전체 투약 처방의 2.6%를 차지한 점은, 중환자실에서 약물 안전 문제가 여전히 빈번하고 중대한 환자안전 과제임을 시사한다[
25]. 이러한 결과는 중환자실 간호기록에서 약물 관련 용어가 높은 비중을 차지한 이 연구의 결과와 맥락을 같이하며, 약물 관리에 대한 지속적인 감시가 필요함을 강조한다.
낙상과 욕창의 전체 비중은 상대적으로 낮았지만 간호중재가 반복적으로 기록됨을 확인하였다. 1.096개의 간호용어 중 빈도수가 가장 높은 것은 “욕창 없음(310,155건, 3.0%)”과 “욕창 있음(295,587건, 2.9%)”으로, 이는 환자안전 5개 개념과 관계없이 모든 간호용어 가운데 기록 빈도가 가장 높았다. 욕창의 경우 발생 여부를 정기적으로 사정하고 결과를 기록하는 활동이 안전 관리의 필수 요소임을 확인시켜준다. 또한, 낙상 영역에서 “침대 난간이 올려진 상태로 유지 중임(254,437건, 2.5%)와 “침대 난간을 올려줌(229,205건, 2.2%)”이 가장 높은 빈도로 나타났으며, 이는 중환자실 환자의 낙상 위험에 대응하기 위한 예방중재가 강조됨을 보여준다. 이처럼 빈도 분석은 단순히 용어 분포를 넘어 실제 간호사가 어떤 활동을 얼마나 자주 수행하고 기록하는지를 보여주는 지표로서 의미가 크다. Top-level hierarchy는 모든 안전 개념에서 Procedure 계층이 가장 많이 기록되었으며, 이는 간호기록이 의료진이 수행한 처치와 중재 중심으로 기술된다는 특성을 반영한다. “드레싱 교환함(4,199건, <0.1%)”,”압력의 요인을 감소시켜줌(35,780건, 0.3%)”그리고 “소독제 사용에 대해 교육함(2,109건, <0.1%)”과 같은 기록은 단순한 행위 기록을 넘어, 환자안전 관리 과정에서 예방·중재·교육 활동을 구체적으로 보여준다. Clinical finding은 전체 매핑에서 상대적으로 적게 나타났으나, 환자안전 관리에서 중요한 감시 역할을 하고 있었다. 예를 들어, “호흡곤란 있음(32,019건, 0.3%)”과 “호흡곤란 감소(4,000건, <0.1%)”는 증상의 변화 과정을 기록함으로써 환자의 경과 추적을 가능하게 한다. 또한 “무호흡 없음 (52,848건, 0.5%)”이나 “약물 부작용 없음(3,834건, <0.1%)”과 같은 음성 소견은 환자의 안전 상태를 반복적으로 확인하고 있다는 의미를 담고 있다. 감염 영역의 “감염위험(158,208건, 1.5%)”과 “감염(16,986건, 0.2%)”은 위험과 실제 발생을 구분하여 기술한 기록으로, 간호사가 안전 문제를 사정·판단·보고하는 과정을 잘 드러낸다. 이처럼 Clinical finding은 단순한 상태 기록을 넘어, 환자안전 모니터링의 핵심 지표로서 중요한 의미를 가진다. 실제로 중환자실 연구에서 간호사의 기록 및 모니터링이 환자의 상태 변화뿐 아니라 사망률과도 직접적으로 연관됨이 보고되어, 간호기록이 환자안전 관리에 필수적 역할을 함을 보여준다[
26]. Situation with explicit context 계층은 환자 상태를 단순히 기술하는 데 그치지 않고, 중재의 지속 여부나 맥락적 상황을 구체적으로 기록하는 데 활용되었다. 예를 들어, “투약을 거부함(1,619건, <0.1%)”은 환자의 자율적 의사 표현을 반영한 기록이며, “PCA stop 함 (32건, <0.1%)”은 통증 조절 중재의 종료를 명확히 보여준다. 또한 “기도폐쇄 증상 없음(292건, <0.1%)”은 위험 발생 여부를 지속적으로 점검한 사례로, 환자안전 관리 과정에서 중요한 의미를 가진다. 이처럼 situation 계층은 간호사의 판단과 의사결정을 뒷받침하는 맥락적 근거를 제공한다는 점에서 차별화된다. 가장 기록이 적은 Event 계층은 환자에게 실제로 발생한 사건을 구체적으로 기술하는데 사용되었다. 예를 들어, “낙상함(670건, <0.1%)”과 “침대에서 떨어짐(38건, <0.1%)”은 안전사고가 실제로 발생했음을 보여주는 기록으로, 간호사가 환자안전과 직결된 사건을 기록하여 문서화한 것이다. 이러한 사건 기록은 단순한 상태나 맥락 기술과 달리, 안전 사건의 발생 자체를 근거로 보고·추적·분석하는 과정에 활용될 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다.
매핑 유형에서는 Broad가 579건(52.7%)으로 가장 높은 비율을 차지하였다. 이는 SNOMED CT가 포괄적인 임상 개념을 제공하더라도, 실제 중환자실 간호기록에서 사용되는 세부적이고 맥락적인 표현을 pre-coordinated concept만으로 완전히 반영하기에는 한계가 있음을 보여준다. 특히 "삽입부위 감염 증상 없음"과 같이 부위, 상태, 부정 여부가 하나의 환자안전 맥락 안에서 결합되어 기술된 표현은 동일한 수준의 단일 SNOMED CT 개념으로 표현하기 어려워, 가장 근접한 상위 개념으로 Broad 매핑되었다. 이러한 점에서 이 연구의 높은 Broad 비율은 매핑 오류라기보다, 중환자실 간호기록이 환자안전과 관련된 부위, 상태, 행위, 부정 여부 등 임상 맥락을 세밀하게 포함하고 있음을 보여준다. 국내 임상소견 및 처치 용어의 SNOMED CT 매핑 가이드라인을 제시한 Sung 등[
27]은 하나의 로컬 용어가 넓거나 복합적인 의미를 가질 경우 이를 여러 표준 개념으로 분리하여 1:N(one-to-many)으로 매핑하도록 제시하였다. 다만 이 연구는 pre-coordinated concept을 기준으로 Exact, Broad, No match의 세 유형을 적용하였으므로, 복합 표현도 여러 개념으로 분리하지 않고 가장 근접한 상위 개념 하나에 매핑하여 Broad로 분류하였다. 따라서 향후 연구에서는 이러한 복합적 표현을 보다 정밀하게 표준화하기 위해 의미 단위 분리 기반의 1:N 매핑, SNOMED CT 후조합(post-coordination), 한국어판 SNOMED CT 확장의 적용 가능성을 검토할 필요가 있다. 또한 이 연구에서는 총 20건(1.9%)의 No match가 확인되었으며, 주로 감염과 호흡 영역에서 나타났다. 해당 용어들은 “Dressing 유지하고 있음(104,449건, 1.0%)”, “산소포화도 떨어짐(56,086건, 0.6%)”과 같이 기록 빈도는 많았으나, SNOMED CT 내에서 직접적으로 매핑 되는 표준용어를 찾기 어려웠다. 이는 간호기록이 환자의 순간적인 상태(상승/하락/없음 등)나 관리의 지속성(유지/적용 중임)을 강조하지만 표준용어체계는 이러한 맥락적 의미를 담기에 한계가 있음을 보여준다. 이러한 결과는 No match가 단순히 표준용어가 없는 것으로 그치는 것이 아니라 임상 현장에서 많이 사용되는 환자 상태에 대한 서술적 표현을 포괄할 필요성을 보여준다. 예를 들어 “산소포화도 하락 없음”은 단순한 정상 상태 기록이 아니라, 환자안전 모니터링 과정에서의 중요한 음성 소견으로서, 표준화 과정에서 부정 개념, 즉 없음을 표현할 수 있는 구조적 접근이 필요하다. 따라서 No match 용어들은 SNOMED CT의 후조합을 통한 확장이나 한국어판 SNOMED CT를 통해 국내 임상 맥락에 특화된 표준용어 개발의 우선순위로 고려될 수 있을 것이다.
또한 이 연구에서 평가자 간 일치도를 분석한 결과, Fleiss’ kappa 계수는 0.53, 평균 쌍별 일치율은 62.2%로 나타났으며, 이는 Landis와 Koch의 기준에 따라 중등도 수준의 일치에 해당한다[
28]. 이는 환자안전 관련 간호용어가 단순한 단어 수준의 표현이 아니라 임상 맥락, 행위, 상태, 부정 표현 등을 함께 포함하고 있어 매핑 과정에서 해석의 차이가 발생할 수 있음을 보여준다. 따라서 다기관 간호기록을 SNOMED CT로 표준화하기 위해서는 명확한 매핑 기준, 반복적인 합의 과정, 전문가 검토가 필요하다.
이 연구의 의의는 다기관 중환자실 간호기록에서 환자안전 개념을 도출하고 이를 빈도와 함께 구조적으로 분석함으로써, 간호사가 반복적으로 수행하는 안전 활동을 확인했다는 점이다. 또한 SNOMED CT 매핑을 통해 간호기록을 의미적으로 표준화하고 구조화 하여 분석할 수 있음을 보여주었다. 향후에는 5개 병원을 기반으로 구축한 매핑테이블을 K-MIMIC에 속해 있는 다른 병원으로 확장하여 중환자실 간호기록을 표준화하고, 이를 활용하여 사정–판단–중재–결과의 임상 흐름을 구조화 함으로써 간호기록 기반 환자안전 관리에 대한 활용 가능성을 탐색할 필요가 있다. 또한 이 연구에서 다룬 주요 개념을 넘어, 간호기록에 나타나는 환자안전과 관련된 더 많은 개념들을 도출하고 분석함으로써 향후 환자안전 지표 개발, 간호의 질 관리 등 다양한 영역에서 간호기록의 활용 가치를 높일 수 있을 것이다.