[논문]외래환자 대기시간 단축에 대한 시뮬레이션 모델 연구

정태준; 윤진숙; 유선국

doi:10.9717/kmms.2020.23.3.460

외래환자 대기시간 단축에 대한 시뮬레이션 모델 연구
A Study on the Simulation Model for Outpatient Waiting Time Reduction 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.23 no.3, 2020년, pp.460 - 467

정태준 (Graduate Program of Biomedical Engineering, Yonsei University) , 윤진숙 (Dept. of Ophthalmology, Institute of Vision Research Yonsei University College of Medicine) , 유선국 (Dept. of Medical Engineering, Yonsei University College of Medicine)

Abstract ▼ AI-Helper

The medical service, accompanied by various disease and disease of modern people, must collect various information about patients through various tests, and demand continued to increase. As a result, interest in waiting time for medical services is rising, and various studies are underway to reduce waiting time. However, medical procedure is complex and diverse in the procedure of the services need to be conducted for each procedure. In this study, we are going to propose ways to improve the waiting time of the test procedures that are basically experienced by outpatients through the simulation experimental method. Based on the actual measurement data, the Arena Simulation program was used to implement the hospital's ophthalmic examination model and alternative model. Through this analysis, the waiting time of the examination procedure, the size of the queue, and density of the waiting room were analyzed.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Alternative Simulation Outpatient examination model.
그림 Fig. 2. Alternative Simulation 2D Animation.
그림 Fig. 3. Outpatient Arrival Distribution.
그림 Fig. 4. Poisson Goodness of fit test.
그림 Fig. 5. Procedure Configuration for Simulation Model.
표 Table 1. User congestion allowance standard
그림 Fig. 6. Outpatient Waiting time Avg.
그림 Fig. 7. The amount of people Waiting in the waiting room.

AI 본문요약
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문제 정의

국외뿐만 아니라 국외에서도 의료 등의 분야에서 시뮬레이션 기법을 활용하여 환자의 동선 및 진료 대기시간에 관해 다양한 연구가 이루어지고 있으나, 국내에서는 검사 대기행렬 프로세스에 관한 연구는 이루어진 연구 사례가 없었다. 따라서 본 연구는 환 자들이 경험하는 치료 기본절차 중 검사절차의 환경을 개선하기 위해 방법을 시뮬레이션 실험과 대기 행렬이론으로 제시하고자 하였다. 검사의 순서를 의료진에 의존하는 기존의 시스템과는 다르게 검사실의 예상 대기시간이 짧은 것을 우선으로 진행함으로써 환자가 경험하는 대기시간을 전체적으로 줄이는 방법을 제시하였다.
본 연구는 진료 전후에 진행하는 검사 프로세스를 대상으로 시뮬레이션 기법과 대기 행렬이론(Queuing Theory)을 통해 대기시간 단축하기 위한 대안을 설계하여 현재 병원의 시스템과 비교ㆍ분석 및 방법을 제안하려고 한다.
본 연구는 진료 전후에 진행하는 검사에서 발생하는 검사 대기시간을 개선하여 의료서비스의 효율을 증진 시키고자 한다. 먼저, 일반적으로 외래환자가 병원에 도착하면 “접수-진료-검사-수납” 혹은 “접수-검사-진료-(검사)-수납”이라는 절차를 거치게 된다.

가설 설정

본 연구에서 시뮬레이션 모형의 가정은 첫째, 안과 검사를 진행하는 환자의 도착 분포는 관찰한 자료와 같다. 둘째, 검사 항목별 소요되는 시각은 관찰한 자료의 평균 시각이다.

제안 방법

검사 대기실 흐름의 문제점인 대기 열(node 2)을 개선하여 시뮬레이션 실험을 진행하였고 본 연구에 서 대기 열을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템적 방법을 적용하여 대기행렬을 분석하였다.
검사 대기열의 크기가 얼마나 개선이 되는지 분석하였다. 즉, Fig.
먼저, 일반적으로 외래환자가 병원에 도착하면 “접수-진료-검사-수납” 혹은 “접수-검사-진료-(검사)-수납”이라는 절차를 거치게 된다. 검사의 경우 환자의 대부분이 경험하는 절차로 대기시간을 개선하기 위해서는 현황 파악이 필요하여 서울시에 있는 대학병원 안과에 내원하여 검사실 을 이용하는 외래환자의 분포 및 동선을 조사하였다. 외래진료 시작부터 종료 시각까지 환자의 동선에 따라 개인(민감)정보 없이 환자를 구분하여 150명을 대상으로 검사 접수, 검사 시작ㆍ종료 시각을 관찰ㆍ기록하였다.
따라서 본 연구는 환 자들이 경험하는 치료 기본절차 중 검사절차의 환경을 개선하기 위해 방법을 시뮬레이션 실험과 대기 행렬이론으로 제시하고자 하였다. 검사의 순서를 의료진에 의존하는 기존의 시스템과는 다르게 검사실의 예상 대기시간이 짧은 것을 우선으로 진행함으로써 환자가 경험하는 대기시간을 전체적으로 줄이는 방법을 제시하였다.
네 번째, 각 모델에 대해 검사실의 대기시간, 대기 열의 크기, 공간에 대해 혼잡도를 비교ㆍ분석한다. 다섯 번째, 대안의 시뮬레이션 실험을 통해 환자의 대기시간을 개선 방안을 제시한다.
네 번째, 각 모델에 대해 검사실의 대기시간, 대기 열의 크기, 공간에 대해 혼잡도를 비교ㆍ분석한다. 다섯 번째, 대안의 시뮬레이션 실험을 통해 환자의 대기시간을 개선 방안을 제시한다.
대기 행렬이론에 따라 시각마다 외래환자 도착 스케줄은 푸아송 분포(Poisson Distribution)를 따르고 서비스 시설에 의한 서비스시간은 지수분포(Exponential distribution)로 설정하였다. 또한, 실행시간은 병원의 외래운영시간에 따라 08:00부터 18:30까지 시뮬레이션을 진행한다.
실제 대학병원 안과 검사 대기실에서 관측 자료를 수집하여 시뮬레이션에 적용하였다. 동선에 따라 시간을 측정하는 장치를 사용하지 못하여 자료수집 단계에서 같은 시간 내에 많은 표본을 수집하지 못하였다는 제한이 있었으나, 실제 시스템에 대한 시뮬레이션 모델 설계를 통해 대기시간 단축에 대한 대안을 평가하였다. 시뮬레이션 모델에서 변수는 실측자료로부터 추정되어 사용된다.
첫 번째, 접수 단계(node 1)에서 객체는 백분율에 따라 검사 개수와 항목을 할당받는다. 두 번째, 대기 단계 (node 2)에서는 Model-O는 객체가 대기실에서 대기 중 각 할당된 항목의 검사 Process가 non-busy 상태가 되면 입실하여 검사를 진행하고, Model-DIV는 각 검사의 예상 대기시간 계산을 통해 할당된 검사의 예상 대기시간이 가장 짧은 검사부터 객체가 대기하여 검사 Process를 진행한다. 세 번째, 완료확인 단계(node 4)로 추가 검사 여부를 검사하여 미 완료 시에 객체를 대기실(node 2)로 보낸다.
본 연구에서는 시뮬레이션 시험을 진행하기에 앞서 관찰된 자료를 기반으로 모든 자료를 분석ㆍ추출 하였다. 외래환자의 도착 분포를 Fig.
세 번째, Arena Simulation 프로그램으로 병원 시스템 모형(Model-O)과 대안의 모형(Model_DIV)을 설계하고, 실험을 진행한다. 실험은 180일로 진행하고 앞 60일 실험 데이터는 데이터 안정화로 제외한다.
검사의 경우 환자의 대부분이 경험하는 절차로 대기시간을 개선하기 위해서는 현황 파악이 필요하여 서울시에 있는 대학병원 안과에 내원하여 검사실 을 이용하는 외래환자의 분포 및 동선을 조사하였다. 외래진료 시작부터 종료 시각까지 환자의 동선에 따라 개인(민감)정보 없이 환자를 구분하여 150명을 대상으로 검사 접수, 검사 시작ㆍ종료 시각을 관찰ㆍ기록하였다.
외래환자들은 분산시켜 대기시간이 얼마나 단축이 되는지 분석해보았다. 검사 단계(node 3)의 평균 대기시간을 Fig.

대상 데이터

본 연구는 제한된 안과 검사 대기실 안에서 자료 를 수집하여 실험하였다. 연구 결과를 통해 다 항목 검사 시에는 예상 대기시간에 따라 검사를 선택적으로 우선 진행하는 것이 대기시간을 단축할 수 있다는 결과를 얻었다.
실제 대학병원 안과 검사 대기실에서 관측 자료를 수집하여 시뮬레이션에 적용하였다. 동선에 따라 시간을 측정하는 장치를 사용하지 못하여 자료수집 단계에서 같은 시간 내에 많은 표본을 수집하지 못하였다는 제한이 있었으나, 실제 시스템에 대한 시뮬레이션 모델 설계를 통해 대기시간 단축에 대한 대안을 평가하였다.

성능/효과

셋째, 외래환자가 검수하는 항목 및 항목의 개수는 관찰된 확률과 동일하게 백분율에 따라 무작위로 부여된다. 넷째, 대기행렬 유형은 다수경로-단일단계(Multi channel, Single phase) 와 다수경로-다수단계(Multi channel, Multi phase) 이다. 다섯째, 응급환자 발생과 환자의 자리 이탈, 예약을 안 지키는 상황은 없다고 한다.
넷째, 대기행렬 유형은 다수경로-단일단계(Multi channel, Single phase) 와 다수경로-다수단계(Multi channel, Multi phase) 이다. 다섯째, 응급환자 발생과 환자의 자리 이탈, 예약을 안 지키는 상황은 없다고 한다.
대기실에서 환자가 좌석이 없이 대기 할 수 있는 공간은 5㎡이고, 좌석이 20개가 있다고 가정을 하면, Model-O의 밀집도는 73%이고 Model-DIV는 40% 로 밀집도와 쾌적도를 개선을 할 수 있는 것으로 나타났다.
두 번째, 검사 대기시간을 결정하는 파라미터와 시뮬레이션 모형 설계의 파라미터를 설정하여 기록된 자료로부터 요일, 시간에 따른 외래환자 도착 분포, 환자의 검사 항목 분포, 검사 항목에 따른 평균 소요시각을 얻는다.
본 연구에서 시뮬레이션 모형의 가정은 첫째, 안과 검사를 진행하는 환자의 도착 분포는 관찰한 자료와 같다. 둘째, 검사 항목별 소요되는 시각은 관찰한 자료의 평균 시각이다. 셋째, 외래환자가 검수하는 항목 및 항목의 개수는 관찰된 확률과 동일하게 백분율에 따라 무작위로 부여된다.
연구 결과를 통해 다 항목 검사 시에는 예상 대기시간에 따라 검사를 선택적으로 우선 진행하는 것이 대기시간을 단축할 수 있다는 결과를 얻었다. 또한, 대기시간을 단축하게 함에 따라 대기 열도 짧아져 제한된 공간에서의 혼잡 정도를 낮출 수 있을 것으로 나타났다. 혼잡도는 환자가 보호자와 동행을 한다는 조건을 고려하면 더욱 효과 크다고 볼 수 있다.
둘째, 검사 항목별 소요되는 시각은 관찰한 자료의 평균 시각이다. 셋째, 외래환자가 검수하는 항목 및 항목의 개수는 관찰된 확률과 동일하게 백분율에 따라 무작위로 부여된다. 넷째, 대기행렬 유형은 다수경로-단일단계(Multi channel, Single phase) 와 다수경로-다수단계(Multi channel, Multi phase) 이다.
본 연구는 제한된 안과 검사 대기실 안에서 자료 를 수집하여 실험하였다. 연구 결과를 통해 다 항목 검사 시에는 예상 대기시간에 따라 검사를 선택적으로 우선 진행하는 것이 대기시간을 단축할 수 있다는 결과를 얻었다. 또한, 대기시간을 단축하게 함에 따라 대기 열도 짧아져 제한된 공간에서의 혼잡 정도를 낮출 수 있을 것으로 나타났다.
6분(22%)이 감소하였다. 이러한 결과로 평균 263명의 환자가 검사를 진행하는 동안에 전체 인원 대기시간 평균이 3.3분(12%)이 단축된 것을 확인하였다.
3에 표현하였다. 첫 번째, 접수 단계(node 1)에서 객체는 백분율에 따라 검사 개수와 항목을 할당받는다. 두 번째, 대기 단계 (node 2)에서는 Model-O는 객체가 대기실에서 대기 중 각 할당된 항목의 검사 Process가 non-busy 상태가 되면 입실하여 검사를 진행하고, Model-DIV는 각 검사의 예상 대기시간 계산을 통해 할당된 검사의 예상 대기시간이 가장 짧은 검사부터 객체가 대기하여 검사 Process를 진행한다.

후속연구

시뮬레이션 모델에서 변수는 실측자료로부터 추정되어 사용된다. 시스템에 대한 모델은 주관적인 부분이 있지만, 이 과정을 안과를 한정하지 않고 검사 항목 수가 많은 진료과를 대상으로 연구를 진행한다면 더 큰 효과를 볼 수 있을 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	서비스 구매과정은 크게 어떻게 구분되는가?	서비스 구매과정은 크게 3단계로 서비스제공 전 (Pre-Process), 서비스 제공(in-process), 서비스제공 후(post-process)로 구분한다[11]. 서비스에서 대기행렬(Queue)은 서비스제공 전 단계에서 제공자(Server)의 공급과 고객(Customer)의 소비에서 소비가 더 많은 비대칭 구조에서 서비스를 받기 위해 기다리는 열(line)을 의미한다.
	의료란 무엇인가?	의료는 과학 및 기술을 통해 질병의 예방, 경감ㆍ 치료, 관리와 신체적, 정신적 안녕 상태를 보존하는 것 또는 질병을 치료하기 위한 도구, 사람을 의미한다[8].
	시뮬레이션 기법의 장점은 무엇인가?	시뮬레이션이란 현실 시스템 혹은 가상 시스템에 대해 수학적ㆍ논리적인 모형 설계를 통해 필요한 결과를 도출하는 방법으로 일련의 시스템의 동적인 공정(Process)을 실험하는 과정이다. 이 기법을 통해 비용과 시간을 비교적 적게 소비하며 예측 및 의사결정을 할 수 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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