Core Concepts
본 연구는 가정 건강 관리사의 방문 순서 유연성을 고려하여 여행 거리 감소, 방문 횟수 증가, 돌봄 연속성 유지를 목표로 하는 의사결정 지원 프레임워크를 제안한다.
Abstract
이 연구는 가정 건강 관리 기관(HHA)과의 협업을 통해 진행되었다. HHA는 매년 5,000명 이상의 환자에게 돌봄 서비스를 제공하고 있다. 연구팀은 HHA 직원 인터뷰와 데이터 분석을 통해 다음과 같은 주요 문제를 파악했다:
가정 건강 관리사의 높은 이직률
환자의 방문 계획에 대한 불만족
높은 여행 관련 비용
스케줄러의 업무 과중
이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 다음과 같은 의사결정 지원 프레임워크를 제안한다:
최적화된 스펙트럼 클러스터링 기법을 통해 환자를 효율적으로 그룹화
유전 알고리즘을 활용하여 클러스터링 하이퍼파라미터를 최적화
클러스터링 결과를 바탕으로 가정 건강 관리사를 환자에게 효과적으로 배정
가정 건강 관리사 공급 분석을 통해 자원 관리에 대한 통찰 제공
이 프레임워크를 통해 HHA는 여행 거리 감소(최대 42%), 방문 횟수 증가, 돌봄 연속성 향상 등의 성과를 달성할 수 있었다.
Stats
가정 건강 관리사의 출퇴근 관련 여행 거리가 전체 여행 거리의 약 40%를 차지하고 있어, 환자 배정의 비효율성이 존재한다.
COVID-19 발생 이후 "등록 간호사"에 대한 수요가 크게 증가했다.
Quotes
"가정 건강 관리사의 보수와 업무량 사이의 격차가 지속적으로 문제가 되고 있습니다."
"환자들은 예정된 방문 계획과 실제 방문 시간 사이의 차이로 인해 불만족을 표현하고 있습니다."
"여행 거리 및 시간 낭비로 인해 관리자, 행정 직원, 현장 직원 간의 갈등이 발생하고 있습니다."