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28 November 2019

의료업계 RPA 적용에 대한 오해와 진실

28 November 2019

의료업계 RPA 적용에 대한 오해와 진실

의료업계의 인력난?

 

의료업계/헬스케어 산업에서 감당해야 할 환자의 수와 처리해야 하는 업무량은 넘치는 데 반해 이를 처리할 인력이 점점 부족해지고 있습니다.

 

세계보건기구(WHO)에 의하면 현재 미국에는 1000명의 환자 당 2.5명의 의료종사자가 있다고 하는데요. 미국 의과 대학 협회(Association of American Medical Colleges)의 보고서에 따르면 2030년쯤에는 미국에서 최대 120,000명의 의사가 부족한 상황에 처하게 될 것이라고 합니다.

 

이 인력난을 해결할 수 있는 기술이 있냐고요?

아니요 아직 없습니다.

 

미국 정부는 헬스케어 산업의 대대적인 디지털화를 위해 10년이라는 시간과 360억 달러의 비용을 투자했지만 의사들은 수많은 기술 중 어느 기술을 사용해야 할 지 몰라 방황하고 있습니다. 그리고 데이터 입력에만 하루의 절반에 가까운 시간을 소비하고 있죠. 반복된 데이터 입력과 같은 수동 작업에 이제 의사들도 지쳐가고 있습니다.

 

그리고 이를 해결하기 위해 도입했던 기술에도 실망하였습니다. 기술을 도입하면 힘들고 지치게 하는 수작업량이 줄어들 것이라고 기대했지만, 기대한 만큼의 도움을 주지 못했기 때문이죠. 기술들은 다른 기술들과 함께 사용되었을 때 시너지를 발휘하기 마련인데요, 실망한 의사들이 그나마 성과가 있었던 몇 개의 기술만 독립적으로 사용하면서 시너지를 발휘할 기회마저도 줄어들었습니다. 결과적으로 기술에 대한 실망감과 기술이 가져 올 결과에 대한 의구심만 남았습니다.

 

작업량을 줄이기 위해 신기술을 시도해보지만, 대부분 신기술을 처음 시도할 때의 작업량은 오히려 늘어나곤 합니다. 그리고 의사들은 그 늘어난 작업량 처리에만 하루를 뺏기곤 하죠.

 

여기서 주목해야 할 점이 있습니다. 바로 의사들의 시간을 뺏는 작업의 대부분이 RPA(Robotic Process Automation, 로봇프로세스자동화)를 도입하기에 적합한 작업 내용이라는 것인데요. 보고서 작성, 데이터 입력, 기록 확인, 모두 소프트웨어 로봇이 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있는 반복적인 작업들입니다.

 

헬스케어 산업과 관련하여 자동화가 가진 잠재력은 엄청납니다. RPA는 의사들의 수행해야 하는 엄청난 양의 수동 작업(보통 사무업무)을 대신함으로써 그들이 주 업무(환자 응대 등)에 시간을 할애하도록 도움을 줄 수 있죠. 하지만 의료업계 종사자들이 가진 RPA에 대한 오해가 RPA도입을 도입하는 데에 장애물가 되고 있습니다. 헬스케어 조직은 그들이 RPA에 대해 가지고 있는 의구심들을 버려야 합니다. 그리고 자동화 솔루션을 하루빨리 도입하여 쌓여가는 그들의 일상 업무를 해결 해야 합니다.

 

 

첫 번째 오해: "RPA는 이전부터 사용된 헬스케어 자동화 도구를 다른 말로 예쁘게 포장한 것뿐이다"

의료인들과 대화를 나누다 보면 그들은 기술때문에 고민이 많다는 사실을 알 수 있습니다. 의료업계 종사자들은 헬스케어 업계에서도 신기술을 많이 구매하는 편에 속하지만, 기술의 실행 및 통합에 관해서는 다른 산업들보다 훨씬 뒤처져 있습니다.

 

의료인들은 수십 년간 효율적이고 생산적인 기술에 투자를 해왔습니다. 인터넷 스크린에 보이는 데이터 중 필요한 데이터를 추출하는 기술인 스크린 스크래핑 과 ETL (Extract Transform Load, 추출, 변환, 로딩) 도구들이 데이터 조정과 이동을 보다 빠르고 쉽게 가능하도록 만들어줄 것이라고 기대했죠. 하지만 여러 기술들은 그들의 기대에 부응하지 못하고 많은 매몰 비용만 남겼습니다. 현재 상당수의 의료인들은 이 기술들과 현재의 RPA가 별반 다를 게 없다고 생각하고 있습니다.

 

실제로 의료인들과 이야기를 나누다 보면, 최근 기술 현황이 예전 기술 수준에 머물러 있어 그야말로 놀라움의 연속입니다. 대다수가 결함투성이였던 과거의 기술들과 최근의 RPA가 같은 것이라고 생각하여, 지금까지도 RPA를 도입하지 않고 있는데요. 심지어 스크린 스크래핑 기술을 멋져 보이게 포장한 것뿐이지 않냐고 이야기하곤 합니다. 하지만 기본 스크린 스크래핑 기술은 10년 전에 출시된 기술이고, RPA는 그 후로부터 발전을 거듭해온 기술입니다.

 

UiPath 기업 RPA 플랫폼의 셀렉터 기능인 AI 컴퓨터 비전기타 AI 기능은 기존 스크린 스크래핑보다 훨씬 정확합니다. 특히 AI 컴퓨터 비전은 사람의 눈만큼이나 정확하게 화면 요소들을 감지하는데요. RPA로 출력된 데이터는 품질도 스크린 스크래핑 기술이 생성한 것보다 훨씬 높습니다. UiPath 스크린 스크래핑은 16밀리 초 내에 100% 정확한 결과를 제그공하는데요. 취약성과 부정확하기로 알려진 기존의 광학 문자 인식(OCR)와는 확연히 비교됩니다.


RPA의 정확성과 속도가 개선되면서 처리할 수 있는 데이터의 양은 늘어났습니다. 그렇다면 의사들이 확인해야 하는 데이터의 양도 늘어난 것이 아니냐고 하실 수 잇지만, 아닙니다 - RPA는 추가된 데이터 확인 작업까지 자동화하기 때문이죠.

 

여전히 RPA에 대한 투자가 계속해서 망설여지시나요? 거듭 말하지만, RPA는 이전의 기술들과 전혀 다른 기술이니, 이 글을 계속 읽고 남아 있는 오해를 풀어보세요.

 

 

두 번째 오해: “RPA가 아니라 AI가 미래다!"

AI가 흥미로운 주제인 만큼, 많은 사람들이 그 잠재력 때문에 혼란을 겪고 있는데요. 많은 공급업체들이 현재 처해 있는 패러다임에 적응하지 못하고 있다면, 다음 패러다임으로 넘어갈 수 없거나 전환이 어려운 점을 인지하지 못한 채, 패러다임이 바뀌길 마냥 기다리고 있습니다.

 

하지만 분명한 것은, AI가 모든 문제를 해결해주는 만능 열쇠는 아니라는 사실이죠.

 

헨리 제이 카이저 가족 재단(Henry J Kaiser Family Foundation, KFF)의 연구에 따르면 환자의 40%가 전자건강기록(EHRs, Electronic Health Records)의 정확성에 대한 우려를 표했으며, 21%는 실제로 자신 또는 가족의 기록에서 오류를 발견했다고 합니다. AI에 대해 생각하기 이전에 데이터 완전성에 대해 먼저 생각해 보아야 할 때가 아닐까요?


자동화의 기초: 프로세스

 

만약 프로세스가 최적화되어 있지 않다면, 기술을 적용할 수 없습니다. 적용하는 순간 프로세스가 무너질 확률이 높기 때문이죠.

 

가까운 미래에 대비하여 전문 기업들은 특정한 용도로 쓰일 AI 응용 프로그램을 열심히 개발하고 있습니다. 가트너 AI 하이프 사이클 보고서(the Gartner Research Hype Cycle for AI)를 살펴보면, 머신 러닝(ML, Machine Learning), 스마트 로봇, 자연 언어 처리(NLP, Natural Language Processing) 등 다양한 자동화 기술들이 RPA를 뒤따르고 있음을 알 수 있습니다.

 

AI와 자동화는 하나의 기술이나 기업이 제공하지 않고, 다양한 기업들의 협력에 의해 제공될 것입니다. 따라서 일부 업체들은 완전히 통합된 시스템이 등장할 때까지 기다린 다음에 투자하는 것이 현명하다고 이야기하는데요. 현실적으로 그 정도 규모의 기술 혁명이 일어나기까지는 오랜 시간이 걸릴 것입니다.

 

환자들에 대한 기록 방법이 통일되고 건강 정보 플랫폼이 민주화되기를 마냥 기다리고 계신가요? 의사가 부족하고, 그로 인해 환자 경험에도 문제가 생기고 있습니다. 이제는 적극적으로 나서서 변화를 위해 노력해야 할 때입니다.

 

RPA를 사용하면 이 상황을 해결할 수 있는 디지털 인력을 즉시 확보할 수 있는데요. 이 인력은 임시로 충원된 인력이 아니라, 계속하여 업무를 지원할 수 있습니다. RPA는 이전 기술들이 문제들을 해결해주고 다음 헬스케어 기술 시대로 갈 수 있는 길을 마련해주는 징검다리와 같습니다.

 

RPA는 레거시 기술과 미래의 AI 서비스를 잇는 연결고리

 

이전의 기술들과 달리, RPA는 프로세스의 문제들을 부분적으로 해결하는 것을 넘어 프로세스 자체를 변화시킬 수 있습니다.

 

RPA는 기존 기술과 새로운 프로세스 간의 통합과 변화를 가능하게 하는 이상적인 솔루션입니다. UiPath 기업 RPA 플랫폼을 사용하면 필요한 AI 모듈들을 포함시킬 수 있을 뿐만 아니라 여러 자동화를 한 프로그램에서 조정할 수 있는데요. 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스(GUI, Graphical User Interface)를 제공하기 때문에 쉽고 편리하게 자동화를 구현할 수 있습니다.

 

헬스케어뿐만 아니라 모든 산업에서 자동화의 가장 큰 목표는 모든 디지털 시스템들과 연동된 튼튼한 생태계를 구축하는 것입니다. UiPath RPA가 있다면 충분히 가능합니다.

 

기술은 앞으로도 발전을 거듭해 나갈 것입니다. 끊임없는 변화 속에서 항상 최신 상태를 유지하기 위해서는 간단한 구현과 관리가 가능함과 동시에 유연한 인프라를 구축해야 합니다.

 

세 번째 오해: "RPA? 이미 사용 중인데요?"

많은 의료인들이 이미 자동화를 갖추고 있어 추가적으로 무언가를 도입할 필요가 없다고 생각하고 있습니다. 하지만 이는 매우 큰 착각인데요.

 

실제로 현재 사용 중인 자동화 도구들은 대부분 시스템이 아닌 프로젝트 및 과제를 기반으로 합니다. 이러한 자동화 도구는 대부분 바쁜 개발자가 즉각적으로 문제를 해결하기 위해 구축한 일회성 솔루션에 불과하죠.

 

자체적으로 잘 작동하는 개별 자동화 도구를 수 십 개 가지고 있는 것과 같다고 볼 수도 있습니다. 물론 언제까지 무사히 작동할 지는 아무도 모르는 것입니다. 도구들을 정기적으로 재구축해야 하는 경우도 종종 있는데요. 재구축된 결과에 대한 신뢰는 가끔 떨어지는 것으로 나타납니다. 프로세스가 변경된 경우에는 해당 자동화 도구에 대한 투자가 끊길 수도 있죠.

 

사실 헬스케어 업계의 비효율성은 업계의 변화 때문에 발생합니다. 한 번에 너무 많은 도구들이 동시에 다양한 수준에서 제공되기 때문에, 변화 관리가 어렵습니다. 채용한 관리자들이 직무를 수행하는 데 요구되는 전문 지식이 부족한 경우도 많은데요. 실제로, 데이터 과학자를 고용하면 배포 경험이 없고, 반대로 신기술 배포 경험이 있으면 데이터 과학의 전문 지식이 부족한 경우가 대다수입니다.


다모 컨설팅(Damo Consulting)2019 헬스케어 IT 수요 설문조사를 살펴보면, 필요한 것은 더 많은 양의 도구가 아닙니다. 헬스케어 경영진의 79%에 따르면 데이터 사일로와의 상호 운용성 부족이 실제로 가장 큰 문제라고 하는데요. 불완전한 배포는 도구들의 데이터 세트 및 기능을 제한하며, 그로 인한 결과는 결국 도구들에 대한 신뢰를 낮추죠.

 

간호사가 여러 툴 사이에서 왔다 갔다 하는 모습을 자주 보실 텐데요. 병력 보고서를 작성한 후 AI 툴에 넣고 그 결과를 다시 EHR(Electronic Health Record, 전자건강기록)에 입력하곤 합니다. 하지만 부분적으로 수동 프로세스가 자동화되어 있는 것은 자동화되었다고 볼 수 없습니다. 서로 연결되지 않고 부분적으로 자동화되면 문제 해결을 해야 하거나, 교육을 해야 하거나 또는 버그를 처리해야 할 때 오히려 장애물처럼 느껴질 수 있습니다.

 

기술들이 서로 연결되지 않아 상호 운용'이 불가능한 것은 큰 문제입니다. 이 상태가 유지되면 프로세스 속 기술들이 각각 수동으로 작동하면서 전체로 보았을 때 불필요하게 너무 많은 시간을 소비하게 되기 때문이죠.

 

아무리 로봇이 있고, ‘자동화를 구현하고, 충분한 기술을 갖추더라도, 상호 운용이 불가능하면 기술들의 잠재력은 갇힌 채 발현되지 못하게 될 것입니다

UiPath RPA
플랫폼이 가진 가장 큰 장점은 전체에 적용 가능한 솔루션을 제공한다는 것인데요. 이번에 사용하던 도구들을 상호 운용 가능하도록 만드는 동시에 새로운 기술 솔루션을 통합할 수 있는 기반을 다지는 작업을 할 수도 있습니다. 또한, UiPath RPA 플랫폼을 사용하면 수백 대의 로봇을 구축하여도 추가적인 라이선스 비용을 지출할 필요가 없습니다.

 

솔루션은 끊임없이 필요합니다.

의사 재단(Physicians Foundation)과 메리트 호킨스(Merritt Hawkins) 2018년 연구에 따르면 의사의 79%가 자신들의 직업 만족도가 환자와의 관계로부터 온다고 하였는데요. 이 사실은 뭔가 당연하게 느껴질 수도 있겠지만 같은 연구에서 의사의 78%가 번 아웃 증후군을 겪었다고 대답한 점은 어떠신가요? 놀라우면서도 의아하실 텐데요. 많은 의사들이 하루의 절반 이상을 환자들을 대하는 것 대신 사무 처리를 하는데 사용하고 있다는 점을 고려하면 어느 정도 이해 가능합니다. 인과관계에 대하여 확신을 가질 수는 없지만, 우선순위가 역전된 상황은 아마 엄청난 스트레스일 것입니다.

 

사용 가능하고 실제로 사용 중인 소프트웨어 제품은 이미 많습니다. 하지만 산업 전반에서 의료 서비스 제공 업체들이 겪고 있는 문제를 비판적인 시각으로 살펴보면, 여전히 문제가 존재한다는 사실을 알 수 있습니다.

 

의사의 기억력의 한계를 해결해준 종이역할을 최근에는 EHR이 대신하고 있는데요. EHR은 수많은 헬스케어 기술들 중, 최선의 솔루션으로 평가 받고 있기도 합니다. 하지만 안심하기에는 이릅니다. 솔루션이 존재한다고 해서 모든 문제가 완전히 해결되었다고 볼 수 없으니 말이죠.

 

UiPath 는 의사들의 수동 작업량을 줄여줄 수 있습니다. 그뿐만 아니라, 수동 작업에 의해 발생하는 간접비를 줄이고, 의사들의 피로를 줄여 환자 경험을 향상시킬 수 있는 여유도 만들어 줄 수 있죠. 혁신적이지 않나요?

 

UiPath의 RPA 플랫폼은 헬스케어 산업에 혁신적인 변화를 가져다 줄 수 있습니다. 이전에 알고 계시던 기술들이 아닙니다. RPA는 이전과 완전히 달라졌습니다. 의구심을 버리시고 RPA를 도입하여 업무를 자동화하세요!

 

UiPath의 헬스케어 분야 RPA 백서를 통해 의료인들의 일상업무에 RPA가 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대하여 자세히 알아보세요!

 

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by UiPath Korea

TOPICS: 로보틱프로세스자동화, 자동화, 로봇프로세스자동화, 사무자동화, 유아이패스, 의료RPA

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