의료기관에서 AI를 활용할 수 있는 분야 가운데 병원 운영은 다양한 변수가 동시에 발생하는 영역이다. 인력 배치와 일정 관리, 물류 이동, 재고 관리 등은 각각 정해진 조건을 충족하면서 제한된 자원을 배분해야 한다.
중앙대학교광명병원(병원장 정용훈)과 산업 AI 최적화 솔루션 기업 주식회사 오믈렛(대표 박진규)이 이 같은 운영 업무를 대상으로 AI 최적화 기술을 공동 연구한다.
양사는 9월 21일 ‘의료 AI 기반 간호 업무 효율화 및 병원 운영 최적화 솔루션 공동 연구·사업화’를 위한 업무협약을 체결했다.
공동 연구는 진단이나 치료가 아닌 병원 운영 업무를 대상으로 한다. 첫 번째 연구 분야는 간호 인력 스케줄링이다.
병동에서는 필요한 간호 인원을 확보하면서 근무조와 숙련도, 휴게시간, 휴가 등의 조건을 함께 고려해야 한다. 인력이나 일정에 변동이 생기면 여러 사람의 근무 일정을 다시 조정해야 하는 경우도 발생한다.
오믈렛은 조합 최적화 기술과 생성형 AI를 결합해 이 과정에서 필요한 의사결정을 지원하는 시스템을 연구한다. 여러 제약조건을 수학적으로 분석해 가능한 근무 일정 조합을 도출하고 관리자가 이를 활용할 수 있도록 하는 방식이다.
중앙대학교광명병원은 실제 간호 업무 과정에서 적용되는 조건과 현장 요구사항을 제공한다. 오믈렛은 이를 바탕으로 의료기관의 운영 환경에 맞는 최적화 모델을 연구할 계획이다.
인력 배치와 함께 물류도 공동 연구 대상으로 검토된다.
병원에서는 의료진과 환자뿐 아니라 의약품과 의료 소모품도 지속적으로 이동한다. 필요한 물품을 적절한 시점에 공급하고 재고를 관리하기 위해서는 수요와 보유량, 이동 경로 등 여러 요소를 함께 확인해야 한다.
양사는 병원 내 물류 이동 경로와 의약품·의료 소모품 재고 관리 등에 최적화 기술을 적용할 수 있는지 검토할 예정이다.
각 운영 데이터를 연계해 의사결정을 지원하는 ‘Hospital Decision OS’도 중장기 연구 과제에 포함됐다. 인력과 물류, 재고 등 병원 운영 과정에서 발생하는 데이터를 활용해 관리자의 판단을 지원하는 시스템을 구축한다는 구상이다.
정용훈 중앙대학교광명병원 병원장은 “의료진이 반복적인 행정 업무에 사용하는 시간을 줄이고 환자에게 집중할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다”고 말했다.
박진규 오믈렛 대표는 “병원에는 수학적 최적화 기술을 적용해볼 수 있는 다양한 운영 문제가 존재한다”며 “실제 현장 데이터를 토대로 활용 가능한 기술을 구체화하겠다”고 밝혔다.
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