IT Insight

반복 업무 신속 처리! RPA 기술로 실현하는 자동화 의료 산업

2020. 10. 8. 09:30

'로보틱 프로세스 오토메이션(RPA; Robotic Process Automation)'은 단순 반복 업무 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 로봇 시스템입니다. 데이터 입력처럼 과거 인간이 수동으로 반복한 작업을 제거하는 것이 목적입니다.


l UPMC 의료 데이터 (출처: UPMC)


지난해를 기점으로 많은 기업이 도입하기 시작했지만, 업무의 전체 프로세스를 컴퓨터에 맡긴다는 거부감과 생소한 인식은 일부 업무의 실험적인 시도만으로 그치는 경우가 많았습니다. 그러나 올해 전염병 대유행으로 업무 프로세스에 큰 변화가 생기면서 RPA 활용은 선택이 아닌 필수로 받아들여지고 있습니다. 코로나19의 예방과 치료의 최전방에 있는 의료 산업도 예외는 아닙니다.


아일랜드 더블린의 더 마르테 미세리코디에 대학 병원(The Mater Misericordiae University Hospital)은 RPA 플랫폼 기업인 유아이패스(UiPath)의 로봇을 사용해 코로나19 검진 키트를 처리하고 있습니다. 환자의 검사 결과를 거의 실시간에 가깝게 수신해 감염 예방 관리 부서에 부과되는 행정 부담을 줄입니다. 모든 간호사가 로봇에 접근할 수 있어서 병원의 의료진들은 하루 약 3시간을 절약하고, 남는 시간을 환자를 돌보는 데에 할애합니다.


l 더 마르테 미세리코디에 대학 병원 (출처: https://www.mater.ie/)


코로나19는 병원의 업무 환경을 바꿔 놓았습니다. 그렇지 않아도 수많은 서류를 처리해야 하는 병원에 지속해서 신속히 관리할 질병이 추가되었고, 심각한 전염은 데이터 처리에 대한 요구를 극대화했습니다. 데이터 처리 외 업무량도 함께 증가한 탓입니다. RPA는 의료진들을 데이터 작업으로부터 떼어놓으면서 다른 업무에 집중할 수 있게 돕고 있습니다.


유아이패스 CEO 다니엘 디네스(Daniel Dines)는 “우리는 RPA 플랫폼의 도움으로 코로나19 확산에 대처하고, 새로운 운영 모델로 전환함에 따른 고객에 대한 지원을 제공하고자 많은 투자를 받고 있다.”라고 말했습니다. 유아이패스는 RPA가 의료 산업 체제를 바꿔 놓을 수 있다고 주장합니다. 코로나19의 여파가 체제 전환에 대한 필요성을 가속했고, 그에 따라서 의료 기관에 RPA 소프트웨어를 무료로 제공하고 있는데, 실질적인 성과가 나타나면서 의료 산업에 RPA를 도입하려는 시도가 폭발적으로 증가하고 있는 것입니다.


더 마르테 미세리코디에 대학 병원의 사례에서 알 수 있는 것처럼 RPA 플랫폼은 두 가지 뚜렷한 특징을 지녔습니다.


먼저 'IT 관리자 외 직원들의 접근 권한이 자유롭다.'라는 것입니다. 과거 컴퓨터를 이용한 데이터 관리는 IT 관리자의 몫이었습니다. 데이터 처리를 위한 소프트웨어는 숙련자가 아니면 다루기 쉽지 않았기 때문입니다.



RPA 플랫폼은 업무 시간을 빼앗기거나 단순 반복 업무를 하지 않는 직원들이 쉽게 사용할 수 있도록 고안되었기에 접근 권한을 부여할 수 있습니다. 데이터의 관리 및 처리는 로봇이 수행하기에 프로세스가 간소화한다는 게 이유입니다. 그래서 간호사들도 로봇 활용에 권한을 얻고, 수집한 데이터를 신속하게 처리할 수 있었던 것입니다.


RPA 플랫폼의 또 다른 특징은 '연결'입니다. RPA는 데이터를 처리할 뿐만 아니라 다른 업무와 연결해서 디지털 시너지를 더하기에 적합합니다. 코로나19 검진 키트를 처리한 데이터를 분류해 감염 상황을 보고하고, 시민들에게 전달하는 체계 구축의 파이프가 되는 것이죠. 이로써 감염 예방 부서는 데이터를 수신하기 위한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 행정 직원들도 데이터 관리와 처리 외 업무에 더 집중할 수 있습니다.


로봇은 70년대 자동차 산업에서부터 본격적으로 사용되기 시작했습니다. 로봇은 작업 흐름, 프로세스, 운영 방침을 변화시켰고, 수십 년 동안 구조화되면서 현대 산업 생산에서 빠질 수 없는 존재가 되었습니다. 다만, 변화한 건 로봇만이 아니었습니다.


시장 요구에 맞춰서 프로세스와 기술도 변화가 생겼으며, 기계, 도구, 재고, 물류 등 생산 요소를 네트워크로 연결해 유기적인 제조 환경으로 품질과 생산성을 높이는 의사결정이 필요했습니다. 그래서 물리적 로봇이 아닌 소프트웨어 로봇의 필요성이 증가했고, 소프트웨어 능력까지 포함한 지능형 생산 공장 모델을 스마트 팩토리(Smart Factory)로 분류하게 됩니다.


그런데 소프트웨어 로봇의 자동화 능력은 공장을 넘어서 다른 분야에도 적용할 수 있었습니다. 모든 업무 환경에는 일정한 프로세스가 존재하고, 프로세스는 데이터를 낳고, 이들을 처리하기 위한 단순 반복 업무는 제거할 수 없었으니 말입니다. 더군다나 단순 반복 업무는 ‘어떻게 처리하느냐’에 따라서 전체 프로세스의 비용 및 시간을 절감할 수 있기 때문에 프로세스를 밑바닥부터 뜯어고치게 하는 원인이 되기도 합니다.


소프트웨어 로봇은 단순 반복 업무를 효과적으로 해결함으로써 프로세스 발견을 핵심을 다른 업무에 둘 수 있게 지원할 수 있었고, 체계적인 RPA 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 복잡한 프로세스를 수행하는 의료 산업도 예외가 아닙니다.


l LG CNS RPA 활용도


RPA는 크게 세 가지 분야에서 의료 산업을 지원합니다.


첫 번째는 '비정형 문서의 데이터 처리'입니다.

의료 전문가들은 구조화하지 않은 문서로부터 걸맞은 데이터를 찾기 위해 시간을 투자합니다. 매일 증가하는 엄청난 분량의 환자 데이터의 처리는 정확성, 일관성, 시간 단축에 어려움을 가중합니다.


인도의 대형 병원 체인인 맥스 헬스케어(Max Healthcare)는 병원 전체에 RPA를 도입해 데이터 업무 완료 시간을 50% 이상 단축했고, 가시적인 비용 절감 효과를 가져왔습니다. 3개 프로세스에 대한 최소 투자로 미지급금을 회수함으로써 12개월 동안 1,000만 루피(약 1억 6,000만 원)을 절감할 수 있었죠.


두 번째는 일일 업무 프로세스 관리입니다.

대부분 의료 기관이 환자 등록 및 예약 관리, 차트 관리, 클레임 처리와 같은 일일 관리 업무에 많은 시간을 씁니다. 일반적인 스프레드시트나 워드프로세서를 활용하기도 하고, 전문적인 소프트웨어도 도입하지만, 보고서를 통한 문서화 작업은 여전히 사람의 손을 거쳐야 합니다.


미국 피츠버그 대학 병원(UPMC; University of Pittsburgh Medical Center)은 리스크 관리를 위해 차트의 통찰력을 발견하는 과정에서 병목 현상을 겪었습니다. 부실하거나 불확실한 환자 데이터는 프로세스를 지연시켰고, 다른 업무에도 지장을 주었죠. 이러한 문제를 해결하고자 병원은 RPA 도입으로 프로세스 관리를 자동화했습니다.


병원 내 다양한 부서의 임상 정보를 훨씬 빠르게 처리해 의료 서비스 능력이 향상했고, 환자의 리스크를 조정해 병목 현상을 제거했습니다. 신규 IT 관리자를 채용하지 않고도 기존 시스템에 RPA를 더했을 뿐인데, 등록된 기반 고객이 2배나 증가했으며, 하루 평균 200명의 환자 관련 문서에서 통찰력을 추출할 수 있게 되었습니다.


세 번째는 '원격 의료 지원'입니다.

비대면 서비스가 늘어난 시점에 의료 서비스도 원격 의료를 실현할 길목에 있습니다. 지금까지 원격 의료의 큰 어려움은 데이터였죠. 의사가 환자를 마주하지 않기 때문에 부족한 데이터에 의존해 의료 서비스를 제공한다는 불확실성이 항상 존재했습니다. 더군다나 업무 프로세스가 작용하는 의료 기관 내 서비스가 아닌 벗어난 외부 서비스는 프로세스를 헤집을 수 있는 잠재적 문제이기도 했습니다.



RPA의 빠른 문제 해결 능력은 병원 내 의료 서비스와 원격 의료 서비스의 프로세스에 일관성을 부여합니다. 또한, 원격 의료로 발생한 데이터의 분류 및 처리에 일정한 규칙을 두는 거로 환자 리스크를 파악해 병원 내방과 같은 의사 결정에 도움을 줌으로써 프로세스에 정체 구간이 생기지 않도록 합니다. 클라우드나 IoT(사물인터넷) 등 기술과 결합하면 원격 진료 프로세스를 더 간결하고, 정확하게 구현할 수 있습니다.


이처럼 RPA를 통한 자동화는 현재의 의료 산업 문제만 아니라 앞으로 맞이할 문제까지 해결하는 데에 꼭 필요한 기술입니다. 지능형 생산 공장처럼 시장 요구와 기술 변화, 서비스 요소의 네트워크 연결로 효율적인 업무 프로세스가 서비스 품질에 영향을 끼치는 의사결정으로 이어지게 된 시점이므로 ‘지능형 의료기관’ 또는 ‘의료 산업의 스마트 팩토리화’라고 할 수 있는 RPA 자동화는 포스트 코로나 시대를 대비할 가장 중요한 기술 동향으로 떠올랐습니다.


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글 l 맥갤러리 l IT 칼럼리스트


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  1. 독자 2020.10.08 12:53  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    의료행위에대한 국제표준데이터 체계라는게있을지요? 환자등록부터 의료활동행위데이터 원격의료를위한 생체데이터계측기에서 나오는 생체활성데이터등이 스마트시계같은 유무선통신환경하에서 바로바로 전산입력된 데이터나 의사분들이 의료용 엑소스켈렉톤 장비착용하고선 진료행동별 동작 데이터입력한것이 증강현실데이터로도 재활용되게하는 RPA체계라면 바로 의료교육의 증강현실교과서도 응용되서 나올테고요.증강현실환경에서 의료진들의 의료행위를 도와주는 의료인공지능비서들의 활약도 조만간 나오지않을지요? 세종시스마트시티나 부산스마트시티에 스마트병원등에 접목되면 매우 좋을텐데말이죠.의료인공지능비서와 증강현실이 동시에 구동되는 의료기기가 나오면 의료진들의 동작이나 결정이 분석된 최신의료 수가분석하는 건강보험공단인공지능과 연동되서 최적의료행위를 실시간평가하는게 되고 경험많은 의료진의 지식경험기반 동작이 후배신참의료진들에게 증강현실교과서로 응용할수있게하는 의료동작분석인공지능의 시계열데이터로도 활용연계될텐데말이죠.나아가선 분자진단시대의 원격료시대를 준비하는데도 RPA체계가 활용될테죠.

  2. 독자 2020.10.08 15:15  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    2020중국자체개발 연구장비소개한 문서를보면 중국과학원과 쑤저우 생물의학공학기술연구에서 만든 항공사승무원 철도승무원 소방관등의 특수업무인력들의 신체건강평가및 정신건강을 평가분석하는 인체 생리학적 매개변수 계측시스템이 개발되었다네요.그러한 장비가 우리가 연구하려는 미세먼지대책용 선행연구애서는 미세먼지흡수한 사람들의 신체및 정신건강을 측정하는데 한가지방법론이 생긴것이죠.그리고 스마트시티 환경관리를하는 인공지능에게 학습할 데이터가 제공된다는 측면도 발생하죠. 스마트시티내에서는 재난관리로봇시스템을 관리할 특정직군별 신체및 정신건강을 생체데이터화해서 노동인력관리의 혁신을 이룰듯합니다 중국스마트시티에서말이죠.우리나라는 외제장비도입해서 일단은 특수업무인력건강관리를 사업화를 개시하겠죠.그이외에도 양전자방출 단층이미지시스템으로는 유방암 병리이미징데이터를 축적할 의료데이터부분의 계측장비개발사례가 나왔어요.중국은 차근차근 서구열강들과 어깨를 나란히하려고 그러한 계측장비의 개발과 업무자동화시스템이 연동하는거죠.중국처럼 장비개발과 RPA와 인공지능연구가 같이 연동되야만 헬스케어시대를 준비하는게 짝맞춤전략이 될듯합니다 단순히 외제첨단의료계측장비를 지금 대형병원들처럼 인공지능이미징훈련용으로 단순히 도입해서 활용하는 전략은 이제는 고쳐져야할듯싶어요.우주의학시대도 준비하려면 의학공학인재육성을 첨단의료계측장비와 기초과학분야와 연구랑 장비랑 반드시 연계해서 개발하는 전략을 정부가 개발사업용 예비타당성조사를 개선해서 의료바이오융합개발전략을 재수립해야할듯싶어요.근데 문제는 첨단cnc개발의 예비타당성조사보고서사례를 봐도 이미 일본이나 중국도 치고나가서 비밀이랄게없는데도 내용은 죄다 보안이라면서 빼놓고 발표하더군요.그럴거면 보고서는 왜내놓는건지?왜 일을 그따위로 하는지 이해못할 상황들이 연출되더군요.일련의 상황들이 국회는 미래발전보다는 현재문제의 당파싸움 당쟁에만 몰두하고요.언론사도 당쟁을 부추기고있거요.미래를 얘기 못하고있죠. 정부는 기관별로 이권싸움하듯이 관리만하려하지 책임도않지고 실패백서도없고요.첨단미래과학 개발계획은 형편없고말이죠.중국처럼 첨단계측장비를 이제 만든다고 준비상태고요.이러다가 서구열강들의 차세대 양자과학시대를 추격이나할지 우주경제시대를 준비하는게 가능할지 심히걱정됩니다.

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