본 연구는 시뮬레이션 모델을 기반으로 일개 건강검진기관의 수검자 동선을 최적화하여 기관 운영의 효율성을 높이 고자 수행되었다. 2가지의 시나리오를 설정하여 시뮬레이션 분석을 수행하셨으며 수검자의 전체 체류 시간, 직원 활용도, 검사실 가동률 지표를 비교하여 시나리오에 따른 수검자 동선 개선의 효과성을 평가하였다. 시뮬레이션 분석 결과, 각 수검자 동선 시나리오에 따른 평가지표들의 결과 값이 큰 차이를 보이지 않았다. 본래 최적의 수검자 동선 안을 제시하는 것이 연구의 목적이었으나, 효율적인 병원 운영 관리를 위한 시뮬레이션의 활용은 방법론으로서 그 의미가 있다. 왜냐하면 과거 경험, 감정, 직관에 의존하는 기존의 보건의료 관리 기법과 달리 시뮬레이션은 효율적인 의사 결정을 지원하는 강력한 기법이기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시한 연구 모델은 보건 의료시스템 상에 다양한 활용이 가능할 것으로 보인다.
본 연구는 시뮬레이션 모델을 기반으로 일개 건강검진기관의 수검자 동선을 최적화하여 기관 운영의 효율성을 높이 고자 수행되었다. 2가지의 시나리오를 설정하여 시뮬레이션 분석을 수행하셨으며 수검자의 전체 체류 시간, 직원 활용도, 검사실 가동률 지표를 비교하여 시나리오에 따른 수검자 동선 개선의 효과성을 평가하였다. 시뮬레이션 분석 결과, 각 수검자 동선 시나리오에 따른 평가지표들의 결과 값이 큰 차이를 보이지 않았다. 본래 최적의 수검자 동선 안을 제시하는 것이 연구의 목적이었으나, 효율적인 병원 운영 관리를 위한 시뮬레이션의 활용은 방법론으로서 그 의미가 있다. 왜냐하면 과거 경험, 감정, 직관에 의존하는 기존의 보건의료 관리 기법과 달리 시뮬레이션은 효율적인 의사 결정을 지원하는 강력한 기법이기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시한 연구 모델은 보건 의료시스템 상에 다양한 활용이 가능할 것으로 보인다.
The purpose of this study is to optimize the patient(examinee) flow in a health examination center via a simulation model and to improve operational efficiency. Two experimentation scenarios were implemented into the simulation model to determine which proposed scenario provides better improvement i...
The purpose of this study is to optimize the patient(examinee) flow in a health examination center via a simulation model and to improve operational efficiency. Two experimentation scenarios were implemented into the simulation model to determine which proposed scenario provides better improvement in terms of the following performance measures: LOS(Length of Stay), staff utilization, and occupancy level. The simulation results demonstrated that there was no significant difference in response results of two scenarios. Although the original motivation of this study was suggest optimal policy for a patient(examinee) flow, the insight into applying simulation in efficiently managing hospital operations is of more value. Simulation approach is a powerful technique that supports efficient decision-making compared to traditional healthcare management approach based on past experience, feelings, and intuition. Therefore, the proposed experimentation model has wide applicability in healthcare systems.
The purpose of this study is to optimize the patient(examinee) flow in a health examination center via a simulation model and to improve operational efficiency. Two experimentation scenarios were implemented into the simulation model to determine which proposed scenario provides better improvement in terms of the following performance measures: LOS(Length of Stay), staff utilization, and occupancy level. The simulation results demonstrated that there was no significant difference in response results of two scenarios. Although the original motivation of this study was suggest optimal policy for a patient(examinee) flow, the insight into applying simulation in efficiently managing hospital operations is of more value. Simulation approach is a powerful technique that supports efficient decision-making compared to traditional healthcare management approach based on past experience, feelings, and intuition. Therefore, the proposed experimentation model has wide applicability in healthcare systems.
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문제 정의
본 연구는 연구 대상 기관의 건강검진 수검자 동선을 최적화하기 위하여 실무진의 의견을 바탕으로 새로운 수검자 동선 안을 제시하였으며 시뮬레이션 분석을 통해 그 효과성을 분석하였다. 최초 연구의 가설과는 달리 제안된 동선 안의 효과성이 미비한 것으로 나타났는데, 이는 수검자의 동선 분석이 시간대 별 수검자 비율, 수검자 유형, 수검자의 도착 시간 간격, 예약 여부, 직원의 숙련도 등 기타 요인들의 영향을 받아 그 효과성이 달라질 수 있기 때문이라 판단된다.
본 연구는 일개 건강검진기관의 수검자 동선을 시뮬레이션 기법을 이용하여 최적화하기 위해 수행되었다. 검진기관의 수검자 데이터를 분석하여 각 검사항목 별 소요시간 및 수검자의 검진 순서 유형 등을 파악하고 이를 기반으로 시뮬레이션 모델을 생성하였다.
기관 운영관점에서의 환자동선은 기관 내에서의 환자 이동 경로를 말하는 것으로 이를 최적화하면 환자의 대기시간은 줄이면서 의료인력 및 장비 등의 활용성은 높일 수 있다[6]. 본 연구에서 다루고자하는 환자동선은 기관 운영관점에서의 환자동선으로서, 이를 체계적으로 관리하여 의료서비스 전달의 효율성을 높이는 데 주목하고자 한다.
본 연구의 목적은 건강검진 수검자의 동선을 최적화함으로써 검진기관 운영의 효율성을 향상시키는 방안을 마련하는 것이다. 이를 달성하기 위한 구체적인 연구 목적은 다음과 같다.
이를 위해 필요한 노력의 일환으로 환자의 동선 최적화가 중요한 보건학적 이슈가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 건강검진 기관의 수검자 동선을 최적화하고자 시뮬레이션 기법을 이용하였으며, 시뮬레이션 기법이 합리적이고 효율적인 의사결정 지원 도구로서 그 활용성이 높음을 확인하였다.
가설 설정
본 검진기관이 정상적으로 운영 될 때의 1일 적정 검진 수검자 수는 50명으로, 시뮬레이션 분석 시 50명의 수검자가 내원하여 검진을 받는 것으로 가정하였다. 이들 수검자의 동선 유형은 크게 2가지 시나리오에 따라 구분 되는 데, 시나리오 1은 50명의 수검자가 검진기관의 실제 수검자 동선을 따르는 시나리오로 검진시작 시점과 종료 시점에서 각 검사실별 가동률이 상이한 문제점을 가지고 있는 동선 유형이다(이하 동선 유형 1).
본 연구에서 활용한 시뮬레이션 프로그램은 Flexsim HC로 검진기관의 실제 검사실 배치, 검사실 별 장비 및 인력 수, 수검자의 검진순서를 고려하여 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 수검자의 검진 소요시간은 수검자 데이터를 분석하여 얻은 각 검진항목 별 소요시간 자료 값을 이용하였으며, 이때 각 검진 소요시간의 분포는 균일 분포인 것으로 가정하였다.
제안 방법
본 연구는 일개 건강검진기관의 수검자 동선을 시뮬레이션 기법을 이용하여 최적화하기 위해 수행되었다. 검진기관의 수검자 데이터를 분석하여 각 검사항목 별 소요시간 및 수검자의 검진 순서 유형 등을 파악하고 이를 기반으로 시뮬레이션 모델을 생성하였다.
둘째, 시뮬레이션 기법을 이용하여 검진서비스의 효율성을 높일 수 있는 최적의 건강검진 수검자 동선을 제시한다.
본 연구에서 활용한 시뮬레이션 프로그램은 Flexsim HC로 검진기관의 실제 검사실 배치, 검사실 별 장비 및 인력 수, 수검자의 검진순서를 고려하여 시뮬레이션 모델을 구현하였다. 수검자의 검진 소요시간은 수검자 데이터를 분석하여 얻은 각 검진항목 별 소요시간 자료 값을 이용하였으며, 이때 각 검진 소요시간의 분포는 균일 분포인 것으로 가정하였다.
본 연구의 수행 체계는 [Fig. 1]과 같이 자료의 수집 및 분석, 시뮬레이션 모델 생성, 시나리오에 따른 시뮬레이션 결과 분석 순으로 이루어졌다
설정된 시나리오에 맞추어 시뮬레이션을 실시한 후, 수검자의 체류 시간(LOS; Length Of Stay), 직원 활용도 (Staff Utilization), 검사실별 가동률(Occupancy Level) 에 대해 동선 개선의 효과성을 평가하였다.
연구 수행을 위해 인천 소재 일개 건강검진기관의 1일치 수검자 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터의 주요 항목으로는 수검자의 검진기관 도착에서부터 귀가까지의 이동 경로와 각 검진항목 별 시작 및 종료 시간 등이다.
이들 수검자의 동선 유형은 크게 2가지 시나리오에 따라 구분 되는 데, 시나리오 1은 50명의 수검자가 검진기관의 실제 수검자 동선을 따르는 시나리오로 검진시작 시점과 종료 시점에서 각 검사실별 가동률이 상이한 문제점을 가지고 있는 동선 유형이다(이하 동선 유형 1). 시나리오 2는 50명의 수검자 중 25명은 검진기관의 실제 수검자 동선을 동일하게 따르도록 하고, 나머지 25명은 혼잡도가 낮은 검사실을 우선으로 찾아 검진을 받도록 동선을 수정하였다(이하 동선 유형 2).
시나리오 2는 50명의 수검자 중 25명은 시나리오 1의 동선 유형과 동일하고 나머지 25명은 혼잡도가 낮은 검사실을 우선으로 찾아 검진을 받도록 수정한 동선 유형이다(동선 유형 2). 시나리오 별 동선 유형에 따른 수검자 동선 개선의 효과성은 수검자의 체류 시간(LOS), 직원 활용도(Staff Utilization), 검사실별 가동률(Occupancy Level) 지표를 이용하여 살펴보았다.
시뮬레이션 모델을 생성하기 위하여 우선 검진기관의 실제 도면에 따라 각 검사실을 배치하고, 검사실 별 장비 및 의료 인력을 반영하였다.
시뮬레이션 분석은 수검자 동선 유형에 따른 검진기관의 효율성 변화를 보고자, 2가지의 시나리오에 따라 각각 동선 유형 1, 동선 유형 2를 설정하였다. 본 검진기관의 1일 적정 검진 수검자 수는 50명이므로 50명의 수검자를 대상으로 시나리오를 구성하였으며, 시나리오 1은 검진기관의 실제 수검자 동선을 반영한 시나리오로서 검진 시작 시점과 종료 시점에서 검사실 배치 순서에 따라 혼잡도가 상이한 문제점을 가지고 있는 동선 유형이다(동선 유형 1).
여러 연구들에서 환자동선을 개선하기 위해 시뮬레이션 모델링 기법을 활용하였다. 병원 전체를 대상으로 시뮬레이션 기법을 통해 환자동선을 개선한 연구로는 Sibbel & Urban(2001)의 독일병원을 대상으로 한 연구[18], Moreno et al.
첫째, 건강검진 수검자의 동선을 파악한다.
프로세스 마이닝 툴인 DISCO를 이용하여 본 건강검진기관 수검자의 기본적인 검진순서를 파악하였다.
대상 데이터
연구 수행을 위해 인천 소재 일개 건강검진기관의 1일치 수검자 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터의 주요 항목으로는 수검자의 검진기관 도착에서부터 귀가까지의 이동 경로와 각 검진항목 별 시작 및 종료 시간 등이다.
성능/효과
수검자의 검진순서는 Flexsim HC 프로그램 상에서 트랙(Track)이란 용어로 정의된다. 데이터를 분석한 결과, 남자 수검자는 13개, 여자 수검자는 12개로 총 25개 유형의 수검자 트랙이 분석되었다[Table 2].
동선 유형 1의 평균 검사실 가동률은 34%, 동선 유형 2의 평균 검사실 가동률은 36%로 나타나 동선 유형 변화 시에 검사실 가동률이 조금 증가하였다.
즉, 동선 유형 2에 따라 검진기관을 운영할 시에 수검자의 검진 트랙이 복잡해지면서 이를 관리하기 쉽지 않고 효율성도 높아지지 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 대상 기관인 검진기관은 1일 수검자가 50명일 때, 검진 순서를 검사실 배치 순에 따르는 것이 합리적인 것으로 나타났다. 연구 계획 시점에서는 수검자의 검진 시작점을 가동되지 않는 검사실을 우선으로 하여 동선을 수정하면 기관 운영의 효율성이 높아질 것으로 추정하였으나 실제 시뮬레이션 분석을 수행해본 결과, 효율성 개선에 큰 도움이 되지 않는 것으로 밝혀졌다.
건강검진 수검자의 동선에 관한 연구로는 이동검진센터의 수검자 동선을 기반으로 한 자원 활용도의 최적화 방안 연구[25]와 검진센터의 검진시작 시점에 따른 환자동선의 최적화 문제에 대한 연구가 있다[26]. 본 연구와 선행 연구 결과들을 종합적으로 살펴보았을 때, 환자동선 문제를 해결하는 데 시뮬레이션 기법을 활용하는 것이 유용하다는 것을 확인할 수 있다.
수검자 동선 개선의 효과성을 체류 시간, 직원 활용도, 검사실 가동률 지표 별 그래프를 통해 살펴본 결과, 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.
시뮬레이션 분석 결과, 시나리오 1에 따른 동선 유형 1의 경우 전체 체류 시간의 평균은 212분이며, 시나리오 2에 따른 동선 유형 2는 217분으로 나타났다. 직원 활용도의 경우, 동선 유형 1, 2 모두에서 평균 직원 활용도가 약 34%로 나타나 거의 비슷한 결과 값을 보였으며, 동선 유형 1의 평균 검사실 가동률은 34%, 동선 유형 2의 평균 검사실 가동률은 36%로 동선 유형 변화 시에 검사실 가동률이 조금 증가하였으나 큰 차이는 보이지 않았다.
시뮬레이션 분석에 따른 직원 활용도 결과를 살펴본 결과, 동선 유형 1, 2 모두에서 평균 직원 활용도가 약 34%로 나타나 동선 유형 변화에 따른 직원 활용도는 큰 차이를 보이지 않았다.
따라서 본 연구의 대상 기관인 검진기관은 1일 수검자가 50명일 때, 검진 순서를 검사실 배치 순에 따르는 것이 합리적인 것으로 나타났다. 연구 계획 시점에서는 수검자의 검진 시작점을 가동되지 않는 검사실을 우선으로 하여 동선을 수정하면 기관 운영의 효율성이 높아질 것으로 추정하였으나 실제 시뮬레이션 분석을 수행해본 결과, 효율성 개선에 큰 도움이 되지 않는 것으로 밝혀졌다. 이를 통해 직관에 의해 검진기관의 수검자 동선을 설정하는 것 보다 시뮬레이션 분석을 통해 증거 기반의 최적의 안을 찾는 것이 보다 합리적이라는 것을 알 수 있다.
직원 활용도의 경우, 동선 유형 1, 2 모두에서 평균 직원 활용도가 약 34%로 나타나 거의 비슷한 결과 값을 보였으며, 동선 유형 1의 평균 검사실 가동률은 34%, 동선 유형 2의 평균 검사실 가동률은 36%로 동선 유형 변화 시에 검사실 가동률이 조금 증가하였으나 큰 차이는 보이지 않았다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때, 시나리오 2에 따른 수검자동선의 변화는 본 검진기관의 운영 개선에 큰 효과가 없는 것으로 나타났다. 즉, 동선 유형 2에 따라 검진기관을 운영할 시에 수검자의 검진 트랙이 복잡해지면서 이를 관리하기 쉽지 않고 효율성도 높아지지 않는 것으로 나타났다.
연구 계획 시점에서는 수검자의 검진 시작점을 가동되지 않는 검사실을 우선으로 하여 동선을 수정하면 기관 운영의 효율성이 높아질 것으로 추정하였으나 실제 시뮬레이션 분석을 수행해본 결과, 효율성 개선에 큰 도움이 되지 않는 것으로 밝혀졌다. 이를 통해 직관에 의해 검진기관의 수검자 동선을 설정하는 것 보다 시뮬레이션 분석을 통해 증거 기반의 최적의 안을 찾는 것이 보다 합리적이라는 것을 알 수 있다. 이는 그간 의료기관 내의 환자동선, 직원 및 자원 할당 등의 문제를 과거 경험, 직관, 추측 등에 의존하여 해결하기 보다는 시뮬레이션 기법과 같은 산업공학 기법을 이용하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다는 기존 연구와 일치하는 부분이다[17].
이러한 결과를 종합하여 볼 때, 시나리오 2에 따른 수검자동선의 변화는 본 검진기관의 운영 개선에 큰 효과가 없는 것으로 나타났다. 즉, 동선 유형 2에 따라 검진기관을 운영할 시에 수검자의 검진 트랙이 복잡해지면서 이를 관리하기 쉽지 않고 효율성도 높아지지 않는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 대상 기관인 검진기관은 1일 수검자가 50명일 때, 검진 순서를 검사실 배치 순에 따르는 것이 합리적인 것으로 나타났다.
시뮬레이션 분석 결과, 시나리오 1에 따른 동선 유형 1의 경우 전체 체류 시간의 평균은 212분이며, 시나리오 2에 따른 동선 유형 2는 217분으로 나타났다. 직원 활용도의 경우, 동선 유형 1, 2 모두에서 평균 직원 활용도가 약 34%로 나타나 거의 비슷한 결과 값을 보였으며, 동선 유형 1의 평균 검사실 가동률은 34%, 동선 유형 2의 평균 검사실 가동률은 36%로 동선 유형 변화 시에 검사실 가동률이 조금 증가하였으나 큰 차이는 보이지 않았다. 이러한 결과를 종합하여 볼 때, 시나리오 2에 따른 수검자동선의 변화는 본 검진기관의 운영 개선에 큰 효과가 없는 것으로 나타났다.
후속연구
최초 연구의 가설과는 달리 제안된 동선 안의 효과성이 미비한 것으로 나타났는데, 이는 수검자의 동선 분석이 시간대 별 수검자 비율, 수검자 유형, 수검자의 도착 시간 간격, 예약 여부, 직원의 숙련도 등 기타 요인들의 영향을 받아 그 효과성이 달라질 수 있기 때문이라 판단된다. 그러므로 향후에는 이러한 요인들을 고려한 다양한 시나리오로서 동선 분석 수행이 필요할 것으로 보인다. 또한 일개 건강검진 기관을 대상으로 수행되었기 때문에 연구 결과를 일반화시키기 어렵다는 제한점이 있으나 최적의 수검자 동선을 고안하기 위해 시뮬레이션 기법을 활용한 본 연구의 방법론은 향후 환자동선 개선뿐만 아니라, 진료 스케쥴 관리, 검사장비 및 인력 배치 등 다양한 의료시스템 상의 문제를 해결하는 데 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.
이와 같이 검진기관이 급증하면서 기관들 간 생존경쟁이 치열해지고 있으며, 보건복지부의 검진기관 평가 실시 등 검진서비스의 질 향상을 요구하는 시대적 흐름은 검진기관들로 하여금 양질의 서비스를 효율적으로 제공토록 요구한다[5]. 따라서 검진기관은 비용은 줄이면서 수검자의 만족도는 높일 수 있는 효율적인 검진 서비스 제공을 위해 검진 수검자의 동선을 최적화할 필요성이 있다.
미국, 유럽 등에서는 시뮬레이션 기법을 이용하여 환자동선을 최적화하는 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 국내 의료분야에서는 아직 시뮬레이션과 같은 산업공학 기법을 이용하여 의료문제를 해결한 사례가 많지 않다. 따라서 향후 의료와 산업공학을 접목한 다양한 연구가 이루어질 필요성이 있다고 본다.
그러므로 향후에는 이러한 요인들을 고려한 다양한 시나리오로서 동선 분석 수행이 필요할 것으로 보인다. 또한 일개 건강검진 기관을 대상으로 수행되었기 때문에 연구 결과를 일반화시키기 어렵다는 제한점이 있으나 최적의 수검자 동선을 고안하기 위해 시뮬레이션 기법을 활용한 본 연구의 방법론은 향후 환자동선 개선뿐만 아니라, 진료 스케쥴 관리, 검사장비 및 인력 배치 등 다양한 의료시스템 상의 문제를 해결하는 데 활용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
환자동선 연구에 시뮬 레이션 기법이 활용되는 이유는?
또한 임지혜 등(2012)의 연구에서는 건강검진기관의 대기 시간 관리, 의료장비의 효율적인 도입을 위해 시뮬레이션 분석을 수행하였다[13]. 이와 같이 환자동선 연구에 시뮬 레이션 기법이 활용되는 이유는 환자의 의료기관 도착형태, 치료과정, 치료기간이 동적인 특성을 가지고, 이러한 요인들이 상호 연관 작용함에 따라 기존의 기술통계 중심의 분석으로는 최적의 환자동선을 파악하기 어렵기 때문이다. 즉, 환자진료의 동적 특성을 반영하는 최적의 환자동선을 만들기 위해서는 이를 지원하는 시뮬레이션 기법의 활용이 필요하다[14,15].
수검자의 검진순서는 Flexsim HC 프로그램 상에서 어떤 용어로 정의되는가?
수검자의 검진순서는 Flexsim HC 프로그램 상에서 트랙(Track)이란 용어로 정의된다. 데이터를 분석한 결과, 남자 수검자는 13개, 여자 수검자는 12개로 총 25개 유형의 수검자 트랙이 분석되었다[Table 2].
검진기관은 비용은 줄이면서 수검자의 만족도는 높일 수 있는 효율적인 검진 서비스 제공을 위해 검진 수검자의 동선을 최적화할 필요성이 있다고 본 이유는?
이와 같이 검진기관이 급증하면서 기관들 간 생존경쟁이 치열해지고 있으며, 보건복지부의 검진기관 평가 실시 등 검진서비스의 질 향상을 요구하는 시대적 흐름은 검진기관들로 하여금 양질의 서비스를 효율적으로 제공토록 요구한다[5]. 따라서 검진기관은 비용은 줄이면서 수검자의 만족도는 높일 수 있는 효율적인 검진 서비스 제공을 위해 검진 수검자의 동선을 최적화할 필요성이 있다.
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