급변하는 사회 속에서 사람들은 빠르게 적응하며, 더욱 더 좋은 서비스를 찾게 된다. 의학의 발전으로 인해 수명이 증가하여 초고령화 사회로 들어가면서 건강에 대한 사람들의 관심이 더욱 더 증가하고 있다. 과거에는 질병의 치료로 인해 병원을 찾았지만, 현재는 질병치료, 예방, 미용 등의 다양한 목적으로 병원을 자주 방문하고 있다. 일반적으로 서비스를 제공받기 위해서 대기(Waiting)는 빈번하게 발생하며, 특히 의료서비스에서 대기는 심리적으로 불안정한 상태에 있으므로 대기시간의 관리가 무엇보다도 중요하다. 민간종합병원의 경우 고객중심의 의료서비스를 제공하기 위해 예산을 투자하여 ...
급변하는 사회 속에서 사람들은 빠르게 적응하며, 더욱 더 좋은 서비스를 찾게 된다. 의학의 발전으로 인해 수명이 증가하여 초고령화 사회로 들어가면서 건강에 대한 사람들의 관심이 더욱 더 증가하고 있다. 과거에는 질병의 치료로 인해 병원을 찾았지만, 현재는 질병치료, 예방, 미용 등의 다양한 목적으로 병원을 자주 방문하고 있다. 일반적으로 서비스를 제공받기 위해서 대기(Waiting)는 빈번하게 발생하며, 특히 의료서비스에서 대기는 심리적으로 불안정한 상태에 있으므로 대기시간의 관리가 무엇보다도 중요하다. 민간종합병원의 경우 고객중심의 의료서비스를 제공하기 위해 예산을 투자하여 정보시스템 도입, 환경개선 등의 노력을 하고 있다. 그러나 국민의 건강권을 보장하는 의료안정망인 공공의료는 민간의료에 비해 상대적으로 낙후되어 있으며, 재정적으로도 취약한 환경에 있다. 이에 정부에서는 공공의료기관의 정보화 산업육성에 기여하고자 병원정보시스템(EMR)을 구축하여 확산시키고 있다. 고객들이 서비스를 받기 위해 도착한 후, 제공받는 시점까지 기다리는 줄인 대기행렬이 발생하게 된다. 대기행렬이론은 고객의 도착형태가 포아송 분포를 따를 때 서비스 시간은 지수분포를 이룬다. 이 논문에서는 많은 수의 환자와 다양한 진료형태를 고려하여 환자 대기시간을 분석하기 위해 대기행렬이론을 활용하고자 한다. 기존 연구들 중에는 대형병원의 대기시간 관리에 대한 영향요인에 관한 연구들이 많고, 지방의료원의 대기시간 관리에 대한 연구는 미흡한 실정이므로, 본 논문에서는 대기행렬이론을 활용한 지방의료원의 EMR 도입 전 후의 대기시간 변화에 대한 연구를 수행하였다. 대기시간분석을 위해 실측데이터와 전산데이터를 수집하였다. 실측데이터는 병원에서 직접 조사원이 환자가 진료를 받기위해 진료실에 들어가는 시각과, 진료가 끝나고 나오는 시각을 측정하여 획득하였다. 전산데이터는 환자의 접수완료시각과 처방완료시각을 로그데이터를 분석하여 획득하였다. 두 종류의 데이터를 활용하여 환자의 도착률과 서비스율을 구하는 계산 방법론을 이용하여 EMR 도입 전 후의 대기시간변화를 분석하였다. EMR 도입으로 인해 종이차트가 사라짐으로 프로세스 상의 변화가 나타났으며, 업무 효율화를 통해 환자들의 외래진료 대기시간이 줄어들어 서비스 향상에 기여함을 확인 할 수 있었다. B, C, D의료원의 경우 대기시간이 감소한 반면, A의료원은 증가한 것으로 나타났는데, 이는 병동회진지연, 다양한 서식작성 등이 진료대기시간에 영향을 준 것으로 판단된다. 본 논문에서는 실측데이터를 활용한 기존연구와 달리 전산데이터를 기반으로 대기행렬이론을 적용하여 진료에 영향을 끼치는 제한점들을 최소화하여 대기시간 변화 분석이 가능하였다. 이러한 방법론을 확장하여 다양한 부분에서 병원서비스 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
급변하는 사회 속에서 사람들은 빠르게 적응하며, 더욱 더 좋은 서비스를 찾게 된다. 의학의 발전으로 인해 수명이 증가하여 초고령화 사회로 들어가면서 건강에 대한 사람들의 관심이 더욱 더 증가하고 있다. 과거에는 질병의 치료로 인해 병원을 찾았지만, 현재는 질병치료, 예방, 미용 등의 다양한 목적으로 병원을 자주 방문하고 있다. 일반적으로 서비스를 제공받기 위해서 대기(Waiting)는 빈번하게 발생하며, 특히 의료서비스에서 대기는 심리적으로 불안정한 상태에 있으므로 대기시간의 관리가 무엇보다도 중요하다. 민간종합병원의 경우 고객중심의 의료서비스를 제공하기 위해 예산을 투자하여 정보시스템 도입, 환경개선 등의 노력을 하고 있다. 그러나 국민의 건강권을 보장하는 의료안정망인 공공의료는 민간의료에 비해 상대적으로 낙후되어 있으며, 재정적으로도 취약한 환경에 있다. 이에 정부에서는 공공의료기관의 정보화 산업육성에 기여하고자 병원정보시스템(EMR)을 구축하여 확산시키고 있다. 고객들이 서비스를 받기 위해 도착한 후, 제공받는 시점까지 기다리는 줄인 대기행렬이 발생하게 된다. 대기행렬이론은 고객의 도착형태가 포아송 분포를 따를 때 서비스 시간은 지수분포를 이룬다. 이 논문에서는 많은 수의 환자와 다양한 진료형태를 고려하여 환자 대기시간을 분석하기 위해 대기행렬이론을 활용하고자 한다. 기존 연구들 중에는 대형병원의 대기시간 관리에 대한 영향요인에 관한 연구들이 많고, 지방의료원의 대기시간 관리에 대한 연구는 미흡한 실정이므로, 본 논문에서는 대기행렬이론을 활용한 지방의료원의 EMR 도입 전 후의 대기시간 변화에 대한 연구를 수행하였다. 대기시간분석을 위해 실측데이터와 전산데이터를 수집하였다. 실측데이터는 병원에서 직접 조사원이 환자가 진료를 받기위해 진료실에 들어가는 시각과, 진료가 끝나고 나오는 시각을 측정하여 획득하였다. 전산데이터는 환자의 접수완료시각과 처방완료시각을 로그데이터를 분석하여 획득하였다. 두 종류의 데이터를 활용하여 환자의 도착률과 서비스율을 구하는 계산 방법론을 이용하여 EMR 도입 전 후의 대기시간변화를 분석하였다. EMR 도입으로 인해 종이차트가 사라짐으로 프로세스 상의 변화가 나타났으며, 업무 효율화를 통해 환자들의 외래진료 대기시간이 줄어들어 서비스 향상에 기여함을 확인 할 수 있었다. B, C, D의료원의 경우 대기시간이 감소한 반면, A의료원은 증가한 것으로 나타났는데, 이는 병동회진지연, 다양한 서식작성 등이 진료대기시간에 영향을 준 것으로 판단된다. 본 논문에서는 실측데이터를 활용한 기존연구와 달리 전산데이터를 기반으로 대기행렬이론을 적용하여 진료에 영향을 끼치는 제한점들을 최소화하여 대기시간 변화 분석이 가능하였다. 이러한 방법론을 확장하여 다양한 부분에서 병원서비스 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
In a rapidly changing society, people adapt quickly and find better services. As medicine has developed, life expectancy has increased and people have become more and more interested in health as they enter an aging society. In the past, people looked for a hospital to treat diseases, but now they v...
In a rapidly changing society, people adapt quickly and find better services. As medicine has developed, life expectancy has increased and people have become more and more interested in health as they enter an aging society. In the past, people looked for a hospital to treat diseases, but now they visit hospitals for various purposes such as disease treatment, prevention, and beauty. In general, waiting to receive a service is common. In particular, waiting for medical service is psychologically unstable, so managing the waiting time is important. In the case of private hospitals, they are making efforts to introduce information systems and improve the environment by investing a budget to provide customer-oriented medical services. However, public healthcare, which is a medical stabilization net that guarantees the health rights of the people, is relatively inferior to that of private medical care, and is in a financially weak environment. Therefore, the government is building and spreading Electronic Medical Record(EMR) to foster an information industry for public medical institutions. Customers arrive to receive the service and there is a wait queue waiting to be served. Queueing theory is based on the Poisson distribution when the client arrives at an exponential distribution. Queueing theory is used to analyze patient latency, which considers a large number of patients and various forms of care. This paper investigated the effect of waiting queue management on the waiting time before and after the introduction of EMR in regional medical centers. We wanted to study the changes in time. The measured data and computerized data were collected for latency analysis. The actual data were measured at the hospital directly by the investigator when the patient entered the clinic for treatment and when the treatment ended. The computerized data were collected from log data for patient completion time and prescription completion time. Using the two kinds of data, we analyzed the changes in waiting time before and after the introduction of EMR by using the calculation methodology to obtain the patients’ arrival rate and service rate. The introduction of EMR resulted in removal of paper charts and changes in the process. It was confirmed that the improvement in efficiency contributed to the improvements in service by reducing the waiting time for outpatient treatment. In the case of B, C, and D medical centers, the waiting time decreased while the number of A medical centers increased, which seemed to be influenced by waiting time due to delays in ward rounds and various forms. Unlike previous studies using real data, this study applied queueing theory based on computerized data to minimize the limitations affecting the treatment, and it was possible to analyze the changes in waiting time. We hope that this methodology will be extended to improve hospital services in various areas.
In a rapidly changing society, people adapt quickly and find better services. As medicine has developed, life expectancy has increased and people have become more and more interested in health as they enter an aging society. In the past, people looked for a hospital to treat diseases, but now they visit hospitals for various purposes such as disease treatment, prevention, and beauty. In general, waiting to receive a service is common. In particular, waiting for medical service is psychologically unstable, so managing the waiting time is important. In the case of private hospitals, they are making efforts to introduce information systems and improve the environment by investing a budget to provide customer-oriented medical services. However, public healthcare, which is a medical stabilization net that guarantees the health rights of the people, is relatively inferior to that of private medical care, and is in a financially weak environment. Therefore, the government is building and spreading Electronic Medical Record(EMR) to foster an information industry for public medical institutions. Customers arrive to receive the service and there is a wait queue waiting to be served. Queueing theory is based on the Poisson distribution when the client arrives at an exponential distribution. Queueing theory is used to analyze patient latency, which considers a large number of patients and various forms of care. This paper investigated the effect of waiting queue management on the waiting time before and after the introduction of EMR in regional medical centers. We wanted to study the changes in time. The measured data and computerized data were collected for latency analysis. The actual data were measured at the hospital directly by the investigator when the patient entered the clinic for treatment and when the treatment ended. The computerized data were collected from log data for patient completion time and prescription completion time. Using the two kinds of data, we analyzed the changes in waiting time before and after the introduction of EMR by using the calculation methodology to obtain the patients’ arrival rate and service rate. The introduction of EMR resulted in removal of paper charts and changes in the process. It was confirmed that the improvement in efficiency contributed to the improvements in service by reducing the waiting time for outpatient treatment. In the case of B, C, and D medical centers, the waiting time decreased while the number of A medical centers increased, which seemed to be influenced by waiting time due to delays in ward rounds and various forms. Unlike previous studies using real data, this study applied queueing theory based on computerized data to minimize the limitations affecting the treatment, and it was possible to analyze the changes in waiting time. We hope that this methodology will be extended to improve hospital services in various areas.
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