[논문]데이터마이닝을 이용한 융복합 입원 의료서비스 환자경험 관리모형 개발

유진영

doi:10.14400/jdc.2020.18.6.401

데이터마이닝을 이용한 융복합 입원 의료서비스 환자경험 관리모형 개발
Development of a convergence inpatient medical service patient experience management model using data mining 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.6, 2020년, pp.401 - 409

초록
AI-Helper

본 연구는 환자중심성 의료문화 조성을 위한 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 있는 융복합 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 개발하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 만 15세 이상 입원 의료서비스 경험이 있는 593명을 분석하였다. 의사결정나무 모형을 활용하여 입원 의료서비스 경험에 대한 전반적 만족도와 환자 경험 추천 의사 예측모형을 개발하였으며 유형은 4개, 7개로 각각 분류되었다. 모형의 정확도는 68.9%, 78.3%였다. 입원 의료서비스 환자경험 전반적 만족도 결정요인은 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이었으며 추천 의사 결정요인은 간호사 영역이었다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형을 제시하고 간호사 영역과 병실 소음관리 영역이 입원환자 경험에 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. 입원 의료서비스 환자경험 관리모형의 일반화를 위한 추가 연구가 필요하다 생각된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to develop a convergence inpatient medical service patient experience management model(IMSPEMM) that can help in the management strategy of a medical institution to create a patient-centered medical culture. Using the original data from the 2018 Medical Service Experience Survey, 593 people with medical services inpatient(MSI) over the age of 15 were analyzed. By using the decision tree model, we developed a prediction model for overall satisfaction(OS) with the inpatient medical service experience(IMSE) and the intention to recommend patient experience(RI), and were classified into 4 and 7 types. The accuracy of the model was 68.9% and 78.3%. The OS level of IMSE was the nurse area and the hospital room noise management area, and the RI decision factor was the nurse area. It is significant that the IMSPEMM for MSI was presented and confirmed that the nurse area and the noise management area of the hospital room are important factors for the inpatient experience. It is considered that further research is needed to generalize the IMSPEMM.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Selection of research subjects
표 Table 1. General characteristic of the subjects
표 Table 3. Analysis of correlation between measurement areas
표 Table 2. Validity and reliability of each variable
표 Table 4. Inpatient medical service patient experience according by general characteristics
표 Table 5. Prediction model classification errors and accuracy
그림 Fig. 2. Decision tree analysis of satisfaction with intpatient medical service experience
그림 Fig. 3. Decision tree analysis of intention to recommend intpatient medical service

AI 본문요약
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문제 정의

일례로 “담당 의사는 검사 여부나 치료법을 선택할 때 귀하의 의견을 잘 반영하였습니까?”, “진료나 검사를 할 때 신체 노출 등으로 수치감이 들지 않도록 의료진이 충분히 배려하였다고 생각하십니까?” 등 영역별 객관적 경험을 질문하고 평가한다. 의사의 설명에 얼마나 만족했는지가 아니라 의사가 효과와 부작용에 관해 설명했는지 등 객관적 사실을 확인한다. 일반적으로 환자는 자신이 어떤 검사를 받는지 왜 받아야 하는지 궁금해하며 그 과정에서 자신이 의사결정권을 가질 수 있길 바란다[7].
이에 본 연구는 데이터마이닝 기법을 활용하여 입원 의료 서비스 환자 경험을 분석하고 입원 의료 서비스 환자 경험 관리 모형을 개발함으로써 의료기관의 환자 중심성 개선 업무 효율화와 고도화 경영전략에 도움이 될 수 있는 예측 모형을 제시하고자 한다.
이에 본 연구에서는 대표성을 갖춘 ‘2018 의료 서비스 경험 조사’를 분석하여 의료기관의 의료 서비스 경영전략에 도움이 될 수 있는 환자 경험 관리 모형을 개발함으로써 환자 중심성(Patient-Centeredness) 의료문화의 효율적 체제 편성을 위한 기초적 자료를 제공하고자 한다.

제안 방법

1) 인구사회학적 특성에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험을 분석한다.
인구사회학적 특성(3문항)에 따른 입원 의료 서비스 이용 경험에 대한 전반적 만족도(1문항)와 추천 의사(1문항)는 T 검정 분석과 ANOVA 분석을 시행하였으며 연령의 경우 사후분석에 의해 60세 이상과 60세 미만(15세∼59세)으로 최종 분류하였다. 데이터마이닝 기법을 활용하여 입원 의료 서비스 환자 경험 관리 모형을 개발하고자 의사결정 나무 분석을 실시하였으며 예측 모형의 안정성 및 정확도를 평가하기 위해 훈련 데이터(70%)와 테스트 데이터(30%)로 나누어 분류와 예측을 수행하였다. 분류 오류를 통제하고자 가지치기(Pruning)를 실시하였다.
본 연구는 보건복지부의 ‘2018 의료 서비스 경험 조사’ 원시자료(Raw data)를 활용한 2차 연구로써 원시자료에 대한 사용 신청 승인을 받은 후 연구목적에 부합하게 분석하였다.
데이터마이닝 기법을 활용하여 입원 의료 서비스 환자 경험 관리 모형을 개발하고자 의사결정 나무 분석을 실시하였으며 예측 모형의 안정성 및 정확도를 평가하기 위해 훈련 데이터(70%)와 테스트 데이터(30%)로 나누어 분류와 예측을 수행하였다. 분류 오류를 통제하고자 가지치기(Pruning)를 실시하였다.
연구 도구는 Cho & Kim(2012)[16]을 기본으로 하여 OECD[6]에서 요구하는 항목으로 구성되었다. 연구에 사용된 변수는 인구사회학적 특성 3문항, 의사 영역 6문항, 간호사 영역 4문항, 행정부서(수납, 접수) 영역 1문항, 환자권리보호 영역 3문항, 환자안전(약물 부작용 및 감염, 낙상 관리) 영역 3문항, 시설의 안락함과 편안함 영역 1문항, 병실 소음관리 영역 1문항, 의료진의 시술 전 신분 확인 영역 1문항, 전반적 만족도 1문항, 추천 의사 1문항으로 총 25개 문항으로 구성되었다. 의사, 간호사, 행정부서, 환자권리보호 등의 의료 서비스 영역은 Likert 5점 척도로 측정되었고 환자안전(약물 부작용 및 감염, 낙상 관리) 영역은 Likert 3점 척도로 측정되었다.
의료 서비스 경험 조사 지침서를 기반으로 측정 변수에 대해 영역별 탐색적 요인분석을 시행하였다. 고유값(eigen value)은 1.
4 이상이면 영역 내에서 묶을 수 있도록 하였다. 의사 영역, 간호사 영역, 행정부서(수납, 접수) 영역, 환자권리 보호 영역, 환자안전(약물 부작용 및 감염, 낙상 관리) 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역, 병실 소음관리 영역, 의료진의 시술 전 신분 확인의 8개 영역으로 구분하였다. 신뢰도 분석을 통한 내적 일관성 결과는 의사, 간호사, 환자권리 보호 영역 모두 Cronbach-α 값 0.
6 이상이면 일반적으로 내적 일관성이 수용할 수 있는 정도로 판단하고 있으나 그에 대한 기준은 학자마다 차이가 있으며 환자안전 영역은 약물, 감염, 낙상에 대한 환자 경험을 각각 측정한 것으로 학문적 연관성과 Cronbach-α 값을 고려하여 문항의 안정성이 확보된 것으로 판단하였다. 행정부서(수납, 접수) 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역, 병실 소음관리 영역, 의료진의 진료 전 신분 확인 영역은 분야의 관련성과 영역별 탐색적 요인분석 결과를 고려하여 각각의 영역으로 구분하였다. Table 2

대상 데이터

‘2018 의료 서비스 경험 조사’ 표본추출 방법은 층화 2단 집락 추출방법으로 6,000가구를 선정하였으며 선정된 가구에 속한 만 15세 이상 가구원을 대상으로 조사하였다.
연구 대상자는 지난 1년 동안(2017. 8. 1. ∼ 2018. 7. 31) 치료를 목적으로 입원한 의료 서비스 경험이 있는 593명을 대상으로 분석하였다.
31) 치료를 목적으로 입원한 의료 서비스 경험이 있는 593명을 대상으로 분석하였다. 원시자료(Raw data)에서 지난 1년간 환자 경험이 없거나 미용 목적 등으로 의료기관을 방문한 3,869명과 외래 의료 서비스 경험만 있는 8,843명을 제외하였다. Fig.

데이터처리

인구사회학적 특성(3문항)에 따른 입원 의료 서비스 이용 경험에 대한 전반적 만족도(1문항)와 추천 의사(1문항)는 T 검정 분석과 ANOVA 분석을 시행하였으며 연령의 경우 사후분석에 의해 60세 이상과 60세 미만(15세∼59세)으로 최종 분류하였다.
자료 분석은 통계패키지인 R version 4.0.0을 이용하였으며 분석 방법은 의료 서비스 영역별 탐색적 요인 분석과 신뢰도 분석(Cronbach-α)을 실시하여 측정 문항의 타당성과 신뢰도를 확인하였으며 영역 간 상관관계분석을 실시하였다.

이론/모형

연구 도구는 Cho & Kim(2012)[16]을 기본으로 하여 OECD[6]에서 요구하는 항목으로 구성되었다.

성능/효과

간호사 영역, 병실 소음관리 영역, 의사 영역에 따라 결정되는 것으로 나타났으며 이러한 요인에 의해 4그룹으로 예측·분류되었다.
간호사 영역, 의사 영역, 행정부서(수납, 접수) 영역, 병실 소음관리 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역에 따라 결정되는 것으로 나타났으며 이러한 요인에 의해 7그룹으로 예측·분류되었다.
입원 의료 서비스 환자 경험에 대한 추천 의사 예측 모형은 간호사 영역이 가장 중요한 요인으로 설정되었고 간호사 영역에 대한 경험이 긍정적인 그룹에서 추천 의사가 가장 높았다. 간호사에 대한 경험이 부정적인 그룹에서는 의사 영역과 병실 소음관리 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역을 개선했을 때 추천 의사가 높아지는 것으로 나타났다. 1차 연구인 선행연구[3]에서 의료기관을 이용한 입원환자 58.
신뢰도 분석을 통한 내적 일관성 결과는 의사, 간호사, 환자권리 보호 영역 모두 Cronbach-α 값 0.6 이상으로 신뢰도가 높은 것으로 나타났으나 환자안전 영역은 Cronbach-α 값 0.57로 내적 일관성이 상대적으로 낮은 것으로 평가되었다.
간호사 영역, 병실 소음관리 영역, 의사 영역에 따라 결정되는 것으로 나타났으며 이러한 요인에 의해 4그룹으로 예측·분류되었다. 예측 결과를 보면 첫 번째 노드로 간호사 영역이 분류되어 가장 중요한 변수로 채택되었으며, 간호사 영역에 대한 경험을 4.63점 이상 부여한 고객에서 두 번째 노드인 병실 소음관리에 대한 경험을 4.5 이상 평가한 고객에서 입원 의료 서비스 환자 경험에 대해 전반적 만족도가 매우 만족했다 66.7%로 높았다(그룹 4). 동일한 기준으로 병실 소음관리에 대한 경험을 4.
간호사 영역, 의사 영역, 행정부서(수납, 접수) 영역, 병실 소음관리 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역에 따라 결정되는 것으로 나타났으며 이러한 요인에 의해 7그룹으로 예측·분류되었다. 예측 결과를 보면 첫 번째 노드로 간호사 영역이 분류되어 가장 중요한 변수로 채택되었으며, 간호사 영역에 대한 경험을 4.63점 이상 부여한 고객에서 입원 의료 서비스 환자 경험에 대해 전반적 만족도가 매우 만족했다 79.8%로 높았다(그룹 5). 반면 간호사 영역에 대한 경험을 4.
의료보장 유형에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 건강보험 가입자와 의료급여 가입자 사이에 경험 평가 차이가 없는 것으로 나타났다(p<0.05).
일반적 특성에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 여성이 남성보다 간호사 영역, 행정부서(수납, 접수) 영역에서 경험을 긍정적으로 평가하였으며 연령에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 60세 이상이 60세 미만 보다 행정부서(수납, 접수) 영역, 환자 권리 보호 영역, 환자안전 영역, 추천 의사에서 경험을 긍정적으로 평가하였다. 의료보장 유형에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 건강보험 가입자와 의료급여 가입자 사이에 경험 평가 차이가 없는 것으로 나타났다. 선행연구[17]에서 치과 의료 서비스 경험에 대한 환자 평가는 성별에 따른 만족도 차이는 없었다는 연구 결과와 대치되는 것으로 이는 의료 서비스 분야 대상자 차이에 따른 결과라 생각한다.
일반적 특성에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 여성이 남성보다 간호사 영역, 행정부서(수납, 접수) 영역에서 경험을 긍정적으로 평가하였으며 연령에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 60세 이상이 60세 미만 보다 행정부서(수납, 접수) 영역, 환자 권리 보호 영역, 환자안전 영역, 추천 의사에서 경험을 긍정적으로 평가하였다. 의료보장 유형에 따른 입원 의료 서비스 환자 경험은 건강보험 가입자와 의료급여 가입자 사이에 경험 평가 차이가 없는 것으로 나타났다.
입원 의료 서비스 환자 경험에 대한 전반적 만족도 예측 모형은 간호사 영역이 가장 중요한 요인으로 설정되었고 간호사 영역에 대한 경험이 긍정적인 그룹에서 병실 소음관리가 중요 요인으로 나타났다. 간호사에 대한 경험이 상대적으로 부정적인 그룹에서 의사 영역이 중요 요인으로 나타났다.
입원 의료 서비스 환자 경험에 대한 전반적 만족도와 추천 의사는 의사 영역, 간호사 영역, 행정부서(수납, 접수) 영역, 환자권리 보호 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역, 병실 소음관리 영역과 명확한 양의 상관관계(r<0.3)가 있는 것으로 나타났지만 환자안전(약물 부작용 및 감염, 낙상 관리) 영역, 의료진의 시술 전 신분 확인은 관련성이 없는 것으로 나타났다(p<0.05).
입원 의료 서비스 환자 경험에 대한 추천 의사 예측 모형은 간호사 영역이 가장 중요한 요인으로 설정되었고 간호사 영역에 대한 경험이 긍정적인 그룹에서 추천 의사가 가장 높았다. 간호사에 대한 경험이 부정적인 그룹에서는 의사 영역과 병실 소음관리 영역, 시설의 안락함과 편안함 영역을 개선했을 때 추천 의사가 높아지는 것으로 나타났다.
입원 의료 서비스 환자 경험에 대한 추천 의사 의사결정나무 예측 모형의 안정성 및 정확도는, 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트의 Root ASE(Average squared error)와 오분류율이 0.217(0.02), 0.362(0.04)로 각각 나타났으며 예측 모형의 안정성 및 정확도는 78.3%인 것으로 도출되었다.
예측모형의 안정성 및 정확도는 Table 5과 같다. 입원 의료서비스 환자경험에 대한 전반적 만족도 의사결정나무 예측모형의 안정성 및 정확도를 확인한 결과, 훈련데이터 세트와 테스트 데이터 세트의 Root ASE(Average squared error)와 오분류율이 0.311(0.23), 0.264(0.33)로 각각 나타났으며 예측모형의 안정성 및 정확도는 68.9%인 것으로 도출되었다.

후속연구

연구의 제한점으로는 횡단적 단면 연구로 추이 변화가 반영되지 않은 것과 많은 환경적 요소가 반영되지 못한 점을 들 수 있으나 데이터마이닝 기법인 의사결정나무 분석을 훈련 데이터와 테스트 데이터 세트로 분리하여 예측 모형의 안정성과 정확성을 확보한 점, 가지치기(Pruning)를 시행하여 오분류 문제를 낮춘 의사결정예측모형을 제시한 점, 입원환자 경험의 경우 간호사 영역, 병실 소음관리 영역의 환자 중심성 의료 서비스 제공 노력이 의료기관 이용 전반에 대한 경험을 긍정적으로 평가하는 데 중요 요인임을 파악함으로써 효율적 입원 환자 경험 관리 방안을 도출한 점은 의의가 있다고 하겠다.
이상의 결과, 입원 의료 서비스 환자 경험이 향상될 수 있도록 환자의 필요와 가치가 존중되고 반영되는 간호사 영역의 의료 서비스 강화와 의사 영역, 병실 소음관리 영역, 시설의 안락함과 편안함에 대한 고려와 관리 방안이 필요하다 생각된다. 특히 의료진에 대한 입원환자 경험 평가가 상대적으로 낮은 의료기관의 경우, 의료진 서비스 영역의 강화는 물론 병실 소음관리 영역과 시설의 안락함과 편안함 영역에 대한 강화가 필요하다 생각된다.
‘의료 서비스 경험 조사’의 연도별 분석의 종단적 연구가 필요하다. 입원 의료 서비스 환자 경험 관리 모형의 일반화를 위한 추가 연구가 필요하다 생각된다.

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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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