최근 응급의료 서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 사물인터넷(IoT: Internet of Things)을 활용한 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 IoT기술을 응급실 운영에 활용한 스마트 응급실의 핵심 기술을 살펴보고, 의사와 간호사의 의사결정을 지원하는 진료테스크 우선순위 결정 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 진료 지연, 체류시간 길어짐 등의 의사결정 리스크를 최소화한다. 이를 통해 의료진의 감정 육체 소진(Burn-out)을 줄이고 친절과 배려가 있는 환자 진료 케어를 가능하게 하여 환자 만족도와 응급실 의료진의 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사의 정체성 제고에 도움을 줄 수 있다. 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 환자 체류시간 측면에서도 우수한 성능을 보였다.
최근 응급의료 서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 사물인터넷(IoT: Internet of Things)을 활용한 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 IoT기술을 응급실 운영에 활용한 스마트 응급실의 핵심 기술을 살펴보고, 의사와 간호사의 의사결정을 지원하는 진료테스크 우선순위 결정 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 진료 지연, 체류시간 길어짐 등의 의사결정 리스크를 최소화한다. 이를 통해 의료진의 감정 육체 소진(Burn-out)을 줄이고 친절과 배려가 있는 환자 진료 케어를 가능하게 하여 환자 만족도와 응급실 의료진의 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사의 정체성 제고에 도움을 줄 수 있다. 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 환자 체류시간 측면에서도 우수한 성능을 보였다.
With high interest in the patient satisfaction of emergency medical services, there is a lot of effort into improving the process of Emergency Department(ED) utilizing the technology of Internet of Things(IoT). In this study, the core technologies of smart ED are examined and a decision support algo...
With high interest in the patient satisfaction of emergency medical services, there is a lot of effort into improving the process of Emergency Department(ED) utilizing the technology of Internet of Things(IoT). In this study, the core technologies of smart ED are examined and a decision support algorithm for medicine tasks is proposed. The proposed algorithm minimizes the decision risks such as task selection accountability, patient complaints, care delays and longer stay time. It can reduce the nurses burnout and improve the patient care with kindness and consideration. Ultimately, patient satisfaction, job satisfaction and professional identity of nurses can be increased. The comparative study was carried out by simulation in terms of the average length of patient stay in a simplified hypothetical ED system. In all the cases, the proposed algorithm was shown to perform substantially better than the other rule.
With high interest in the patient satisfaction of emergency medical services, there is a lot of effort into improving the process of Emergency Department(ED) utilizing the technology of Internet of Things(IoT). In this study, the core technologies of smart ED are examined and a decision support algorithm for medicine tasks is proposed. The proposed algorithm minimizes the decision risks such as task selection accountability, patient complaints, care delays and longer stay time. It can reduce the nurses burnout and improve the patient care with kindness and consideration. Ultimately, patient satisfaction, job satisfaction and professional identity of nurses can be increased. The comparative study was carried out by simulation in terms of the average length of patient stay in a simplified hypothetical ED system. In all the cases, the proposed algorithm was shown to perform substantially better than the other rule.
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문제 정의
본 연구에서는 응급실에 IoT기술을 활용하는 방안을 모색하고, 진료테스크 선정을 지원하기 위해 우선순위 산정 알고리즘을 제시하고자 한다. 진료테스크의 여러 속성- 환자 중증도, 진료테스크 중요도, 진료테스크 처리시간, 응급실 도착 후 경과시간, 잔여 진료 총 시간-을 동시에 고려하여 긴급도 값과 우선순위를 결정하는 방법 및 절차를 제시한다.
본 연구에서는 응급의료의 질 개선 노력의 일환으로 추진되고 있는 IoT기술을 활용한 스마트 응급실 핵심기술을 살펴보고, 스마트 응급실의 자동화/지능화 기술영역에 해당하는 진료테스크 선정 지원 알고리즘을 제안하였다. 제시된 알고리즘은 의사와 간호사의 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 치료 지연, 체류 시간 길어짐 등의 의사결정 리스크 최소화를 위해 진료 테스크의 여러 속성을 동시에 고려하였다.
가설 설정
진료테스크의 긴급도는 환자 차트를 기반으로 계산하며, 환자 차트는 응급환자 유형별 표준 치료 차트를 기초로 하고 치료과정에서 진료테스크를 가감하고 실제 처리 시간을 기록한다. 가령 응급실에서는 열린 상처 환자에 대한 치료/처치 테스크 및 표준시간을 관리한다. 환자와 관련된 다양한 데이터는 각 IoT 단말기 또는 IoT 센서를 통해 중앙컴퓨터로 전달된다.
각 진료테스크는 간호사 간호업무와 환자 스스로 병상에 대기하는 과정을 거쳐서 수행된다. 가령 협진테스크는 간호사가 협진요청을 하고 환자가 기다리는 것으로 완료된다. 응급실 전문의/전공의, 협진의사, 검사실, 수술실, 일반입원실 등의 자원은 별도로 고려하지 않고 환자의 대기시간으로 처리하였다.
각 속성별 측정값을 바탕으로 긴급도를 계산하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 각 진료테스크의 속성에 대한 긴급도는 [0, 1]의 값을 부여하며, 값이 클수록 긴급도가 높다.
환자가 도착하면 중증도 분류를 거쳐서 병상이 할당된다. 모든 진료를 마친 환자는 일반병동에 입원하거나 귀가한다. 병상의 환자는 의사의 진료계획에 의해 응급진료, 투약, 협진, 검사, 수술, 입원 등 몇 개의 진료테스크 단계를 거친다.
진료테스크의 중요도는 환자의 개별 진료행위의 중요도를 반영하기 위한 것이다. 진료테스크 중요도는 응급실 간호업무의 표준에 따라 정해진다. 즉 응급실 간호사 설문조사(김복자, 2006) 등을 활용하여 [0, 1]의 값을 부여 한다.
자료 입력을 위해 불필요하게 컴퓨 터로 이동할 필요가 없다. 진료테스크의 중요도는 표준 차트에서 자동으로 입력되고, 환자 치료 단계에서 수시로 수정된다. 진료테스크 처리시간은 표준 처리시간을 기준으로 하며 실제 처리시간을 계속 집계하여 표준 처리시간을 정기적으로 업데이트한다.
일반적으로 환자의 중증도에 따라 환자 진료 병상을 구분하여 관리하며, 의사는 응급환자의 진료계획을 수립하고, 정해진 각 진료테스크는 순서대로 처리된다. 환자의 중증도는 진료 경과에 따라 계속적으로 수정된다.
제안 방법
는 응급실 운영 전문가가 경험적 지식을 바탕으로 설정한다. 본 연구 에서는 중증도가 가장 높은 환자와 특정 진료테스크의 중요도가 최상인 경우에는 생명과 직결되는 상황이므로 우선순위가 가장 높게 결정되도록 하고, 그 외에는 환자의 중증도와 진료테스크의 중요도에 따라 속성별 가중치를 달리 적용하는 방법을 채택하였다. 이를 반영한 속성별 가중치는 다음과 같다.
환자 및 진료 선택이 보다 공정하게 이루어지기 위해 진료를 위한 자원의 배정에 대한 합리적인 규칙 정립과 지능적이고 자동화된 실시간 배정 방법이 필요하다. 본 연구에서는 진료테스크의 5가지 속성을 동시에 고려한 우선순위 결정 지원 알고리즘을 제시한다. 이는 데이터에 기반 한 일관된 평가가 가능하고, 의사결정에 따른 제반 리스크를 감소시킬 수 있다.
본 연구에서는 응급의료의 질 개선 노력의 일환으로 추진되고 있는 IoT기술을 활용한 스마트 응급실 핵심기술을 살펴보고, 스마트 응급실의 자동화/지능화 기술영역에 해당하는 진료테스크 선정 지원 알고리즘을 제안하였다. 제시된 알고리즘은 의사와 간호사의 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 치료 지연, 체류 시간 길어짐 등의 의사결정 리스크 최소화를 위해 진료 테스크의 여러 속성을 동시에 고려하였다. 고려한 속성으로는 환자 중증도, 진료테스크 중요도, 진료테스크 처리 시간, 응급실 도착 후 경과시간, 잔여 진료 총 시간의 5가지이다.
대상 데이터
시뮬레이션 실험은 시뮬레이션 전용언어인 ARENA 로 수행하였다. 본 연구에 사용한 가상 응급실 운영에 필요한 입력 데이터는 2015년도 응급의료기관 평가결과 자료, 2015년 대한응급학회와 복지부가 국회에 제출 자료와 기존 응급실 중증도/체류시간 등에 관한 기존 연구(한승주 외, 2010, 김은주 외, 2010, 모창우, 2009)를 참고하여 표 3과 같이 설정하였다.
제시한 알고리즘에 대한 환자 체류시간 측면의 성능을 평가하였다. 실제 운영되고 있는 응급실에 제시한 알고리즘을 적용하기에 현실적으로 어려움이 많아 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션 실험을 실시하였다. 그림 5는 본 연구의 목적에 맞게 응급실 규모와 프로세스를 축소한 가상의 응급실 레이아웃이다.
데이터처리
제시한 알고리즘에 대한 환자 체류시간 측면의 성능을 평가하였다. 실제 운영되고 있는 응급실에 제시한 알고리즘을 적용하기에 현실적으로 어려움이 많아 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션 실험을 실시하였다.
이론/모형
시뮬레이션 실험은 시뮬레이션 전용언어인 ARENA 로 수행하였다. 본 연구에 사용한 가상 응급실 운영에 필요한 입력 데이터는 2015년도 응급의료기관 평가결과 자료, 2015년 대한응급학회와 복지부가 국회에 제출 자료와 기존 응급실 중증도/체류시간 등에 관한 기존 연구(한승주 외, 2010, 김은주 외, 2010, 모창우, 2009)를 참고하여 표 3과 같이 설정하였다.
성능/효과
그리고 응급의료 기술은 응급환자를 진료하는 포괄적인 기술을 의미한다. IoT기술과 자동화/지능화 기술 발전에 의해 현장 응급처치, 환자 이송 및 도착, 환자 분류, 환자 대기, 간호, 진료, 협진, 입원, 실시간 모니터링 등의 응급실 프로세스는 획기적으로 개선될 것으로 판단된다. 예를 들어 환자의 긴급 요청이 있는 경우 병상 단말기로 긴급 요청 유형을 누르면 가장 근처에 있어서 당장 대응이 가능한 간호사 단말기에 호출이 접수되며, 서비스 가능한 간호사가 없는 경우 가장 빠른 대응이 가능한 간호사 단말기로 호출신호를 보낸다.
제시한 알고리즘은 응급실 진료테스크 모니터링용으로도 활용가능하며 더욱 정교화하여 의사와 간호사의 진료테스크 배정 자동화로 확대할 수도 있겠다. 가상 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 제시한 알고리즘을 통해 응급실 운영의 주요 성과지 표인 환자의 체류시간을 줄이는데 기여할 수 있음을 확인하였다. 간호사 수를 바꾸면서 현 응급실과 체류시간을 비교하였는데 간호사 수가 증가됨에 따라 제시한 알고리즘 기반의 가상응급실이 지속적으로 우수한 성과를 보였다.
가상 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 제시한 알고리즘을 통해 응급실 운영의 주요 성과지 표인 환자의 체류시간을 줄이는데 기여할 수 있음을 확인하였다. 간호사 수를 바꾸면서 현 응급실과 체류시간을 비교하였는데 간호사 수가 증가됨에 따라 제시한 알고리즘 기반의 가상응급실이 지속적으로 우수한 성과를 보였다.
본 알고리즘을 통해 간호사의 감정‧육체 소진(Burn-out)을 줄임으로써 친절과 배려가 있는 진료/케어가 가능 해져 환자 만족도 및 의료진 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사 정체성 제고에 도움을 준다. 환자의 진료테스크 수행 정보를 환자용 단말기 또는 스마트폰에 제공함으로써 진료테스크 선정에 대한 불만이 해소되며, 조용히 있는 환자가 손해 보는 느낌을 제거할 수 있고, 반드시 처리해야 할 일을 놓치지 않게 하는 알림이 역할이 가능할 것으로 판단된다.
본 알고리즘을 통해 간호사의 감정‧육체 소진(Burn-out)을 줄임으로써 친절과 배려가 있는 진료/케어가 가능 해져 환자 만족도 및 의료진 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사 정체성 제고에 도움을 준다. 환자의 진료테스크 수행 정보를 환자용 단말기 또는 스마트폰에 제공함으로써 진료테스크 선정에 대한 불만이 해소되며, 조용히 있는 환자가 손해 보는 느낌을 제거할 수 있고, 반드시 처리해야 할 일을 놓치지 않게 하는 알림이 역할이 가능할 것으로 판단된다. 제시한 알고리즘은 응급실 진료테스크 모니터링용으로도 활용가능하며 더욱 정교화하여 의사와 간호사의 진료테스크 배정 자동화로 확대할 수도 있겠다.
후속연구
대형병원 응급실의 과밀화를 해소하기 위하여 응급실에서 24시간을 초과하여 체류하는 환자 비율을 일정 수준 이하로 유지하도록 하고, 위반 시 권역·지역응급센터 및 상급종합병원 지정을 취소하는 방안 등을 추진할 계획이다. 또한 응급 의료서비스의 질적 개선을 위해 응급의료기관 평가결과와 응급의료수가를 연동하는 방안을 2017년부터 시행할 예정이다. 2016년 응급의료기관 평가에서 A등급을 받은 기관의 응급의료수가는 10~20% 가산되고, C등급인 경우 10~20% 감액된다.
신경망 기법을 적용하는 등보다 정교하고 지능화된 계산방법을 모색할 필요가 있다. 또한 최적의 응급병상 수, 의사 수 및 간호사 수선정에 관한 연구가 필요하며, 자원의 실시간 성능 및 성과 지표에 근거한 자원의 실시간 투입 및 전환 규칙에 관한 연구가 요구된다.
기존 연구와 가상의 응급실을 대상으로 한 이론적 연구라 현장에서의 일반화에 한계점을 가지고 있다. 실제 응급실 현장에 접목하여 의사와 간호사의 소진(Burn-out) 감소 및 응급실 운영 개선 효과에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 응급의료의 획기적인 개선을 위해 IoT 기반의 시범 스마트응급실을 실제로 구축하여 운영기술에 대한 다양한 연구가 요구된다.
실제 응급실 현장에 접목하여 의사와 간호사의 소진(Burn-out) 감소 및 응급실 운영 개선 효과에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 응급의료의 획기적인 개선을 위해 IoT 기반의 시범 스마트응급실을 실제로 구축하여 운영기술에 대한 다양한 연구가 요구된다. 응급실은 미리 계획되지 않은 돌발적인 상황이 자주 발생하기에 제시한 알고리즘의 결과대로 의사결정하기에는 한계가 있을 것이다.
환자의 진료테스크 수행 정보를 환자용 단말기 또는 스마트폰에 제공함으로써 진료테스크 선정에 대한 불만이 해소되며, 조용히 있는 환자가 손해 보는 느낌을 제거할 수 있고, 반드시 처리해야 할 일을 놓치지 않게 하는 알림이 역할이 가능할 것으로 판단된다. 제시한 알고리즘은 응급실 진료테스크 모니터링용으로도 활용가능하며 더욱 정교화하여 의사와 간호사의 진료테스크 배정 자동화로 확대할 수도 있겠다. 가상 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 제시한 알고리즘을 통해 응급실 운영의 주요 성과지 표인 환자의 체류시간을 줄이는데 기여할 수 있음을 확인하였다.
향후계획으로 실제 응급실에서 계산식으로 제시된 긴급도 값과 실제 선정한 결과를 바탕으로 실시간 또는 주기적으로 시뮬레이션을 실시하여 속성별 가중치를 조정하는 가중치 조정체계(Adaptive Weight Control Scheme)을 연구할 예정이다. 신경망 기법을 적용하는 등보다 정교하고 지능화된 계산방법을 모색할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
최근 보건의료의 패러다임이 공급자 중심에서 무엇을 중심으로 변하였는가?
최근 보건의료의 패러다임이 공급자 중심에서 환자 중심으로 변화됨에 따라 응급의료서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 응급실의 경영환경은 응급의료 시설, 인력, 응급장비 확보에 관한 정부의 의무규정을 준수하면서 높아져가는 고객만족도에 대응해야 하는 어려운 환경에 직면해있다.
보건의료의 패러다임이 환자중심으로 변해가는 상황에서 응급실의 경영환경은 어떤 어려움에 직면하고 있는가?
최근 보건의료의 패러다임이 공급자 중심에서 환자 중심으로 변화됨에 따라 응급의료서비스의 환자 만족도에 대한 관심이 높아지고 있다. 이로 인해 응급실의 경영환경은 응급의료 시설, 인력, 응급장비 확보에 관한 정부의 의무규정을 준수하면서 높아져가는 고객만족도에 대응해야 하는 어려운 환경에 직면해있다.
진료테스크 우선순위 결정 알고리즘의 장점은 무엇인가?
본 연구는 IoT기술을 응급실 운영에 활용한 스마트 응급실의 핵심 기술을 살펴보고, 의사와 간호사의 의사결정을 지원하는 진료테스크 우선순위 결정 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 진료테스크 선정에 따른 책임소재, 환자 불평, 위급환자 진료 지연, 체류시간 길어짐 등의 의사결정 리스크를 최소화한다. 이를 통해 의료진의 감정 육체 소진(Burn-out)을 줄이고 친절과 배려가 있는 환자 진료 케어를 가능하게 하여 환자 만족도와 응급실 의료진의 근무 만족도를 높이고 나아가 간호사의 정체성 제고에 도움을 줄 수 있다. 가상의 응급실을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과 환자 체류시간 측면에서도 우수한 성능을 보였다.
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