설명 가능한 디지털 트윈 시뮬레이션을 활용한 상급종합병원의 외래환자 흐름 최적화 시스템 제안

초록

현재 국내 상급종합병원은 대형 병원에 대한 외래환자의 쏠림 현상과 코로나 19 사태가 복합적으로 작용하여 유례가 없는 외래 진료 시스템의 과부하를 겪고 있다. 병원 내 혼잡해진 외래환자의 흐름은 의료진의 체계적인 의료 서비스 전달을 방해하고 환자에게 예측할 수 없는 대기 시간을 부담시키는 등 의료 서비스의 질적 저하를 유발하지만, 아직까지 대규모 의료 현장의 특수성을 고려하면서 외래환자 흐름의 실질적 개선을 도모하는 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 설명 가능한 디지털 트윈 (Digital Twin, DT) 시뮬레이션을 활용한 상급종합병원의 외래환자 흐름 최적화 시스템을 제안한다. DT를 활용해 병원 운영 효율성 증대를 도모하는 연구들은 막 태동하고 있는 단계로, 아직까지 상급종합병원과 같은 대규모 의료 현장의 외래환자 흐름을 DT화하는 연구는 시도되지 않았다. 또한, DT 속 데이터 흐름에서 의료 현장의 개선점을 찾기 위해 활용되는 머신러닝 (Machine Learning, ML) 및 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기반의 블랙박스 모델들이 예측에 대한 근거를 제공하지 않아 병원 운영의 의사결정권자들이 즉각적으로 의료현장에 대한 개선책을 구성하기 어려운 한계도 다루어진 바가 없다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 상급종합병원이 병원 내 의료 인력의 업무 효율 증대를 위한 업무 최적화 분산 및 스케줄링, 시설 재배치 및 동선 최적화를 수행할 수 있게 하고, 외래환자가 진료 예약을 위한 최적의 시간대를 확인하고 진료 및 검사를 위한 예상 대기 시간, 최적화된 원내 동선을 알 수 있는 기대효과를 가진다.