사례 요약(Summary)

 

HULA(Universitario Lucus Augusti) 대학 병원의 IT 서비스 팀은 인구 300,000명을 담당하는 3개 지역 병원(1,200개의 병상 보유)의 디지털화 프로젝트를 이끌고 있습니다.
이 제로 페이퍼(Zero-Paper) 프로젝트는 지역 건강 관리 시스템(Galicia-NW Spain)을 위한 전략적 조치로서, 모든 환자 정보를 고유한 접근 포인트에 통합하여 실수, 행정 서류 작성 및 중복을 피하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 보안과 환자 치료를 개선하는 동시에 비효율성을 줄임으로써 의료비용을 낮추는 데 기여할 것입니다. 이 프로젝트는 해당 지역의 모든 공립병원으로 확대될 것이며 EU의 지원을 받고 있습니다. 필요한 경우에 오래된 환자 파일을 스캔해서 IANUS라는 법인 EHR(Electronic Health Record)에 통합하는 것을 포함하고 있습니다.
[one_second][blockquote]프로세스 마이닝은 치료 프로세스의 개선점을 파악하고, 조기 진단을 위한 적절한 전략 수립에 도움이 될 수 있습니다.
- David Baltar Boileve, HULA[/blockquote][/one_second][one_second]그럼에도 불구하고 HULA 병원은 임상 정보 이외에도 전통적으로 종이에 작성된 문서(행정, 검사 요청 등)가 여전히 많이 있습니다. 전문의들 사이의 의사소통, 환자에게 제공하기 위한 기타 임상 또는 행정업무를 위한 전자문서를 작성하는 완전히 새로운 시스템을 도입하는 것이 필요했습니다.

Escriba라는 시스템을 사용하면 의료 또는 조직 기준의 알고리즘을 기반으로 검사를 승인하거나 거부할 수 있는 스마트 양식을 만들 수 있습니다. HULA 병원은 730가지가 넘는 다양한 양식을 사용하고 있습니다. [/one_second]

 

 

<그림 1> Escriba 스마트 양식 시스템

 

Escriba 내에서(<그림 1> 참조) 신청서는 전자적으로 서명, 저장, 추적됩니다(예, 방사선 검사와 사전 동의 요청 등). 지금까지 1,500,000개 이상의 문서가 전자적으로 작성되었습니다. 이 프로젝트를 통해 6,000,000장 이상의 종이를 절감했습니다.
전자시스템에서 전통적인 종이문서 작업을 단순 모방하면 비효율성, 실수, 추적할 수 없는 프로세스가 지속적으로 나타납니다. 이러한 비효율성과 실수로 치료 지연과 함께 환자 및 전문의에 대한 잠재적 품질과 보안 문제(예, 표준화되지 않은 프로토콜, 알 수 없는 조치, 용지 손실 등)가 발생할 수 있습니다.
이러한 문제를 찾아내면 개선을 위한 큰 기회를 얻을 수 있습니다. 따라서 IT 부서는 프로세스 마이닝 기술을 사용하여 병원 프로세스를 분석하기로 결정했습니다. 병원 경영진은 프로세스 마이닝의 가능성에 동의했습니다. 그러나 병원은 수백만 개의 상이한 프로세스를 가진 대규모 조직이기 때문에 출발 지점(즉, 분석 대상 프로세스)을 신중하게 정하는 것이 중요하다고 생각했습니다.
병원 환경에서 프로세스 마이닝 도구를 적용하는 방법을 보여주는 개념증명으로 소위 ‘빠른 의뢰 경로(Fast Paths)’를 연구하기로 결정했습니다. 갈리시아(Galicia)의 공공 의료시스템에는 일부 유형의 암 및 기타 급성 질환에 대한 빠른 의뢰 경로가 있습니다. 예를 들어, 유방암, 전립선 암, 결장암 등과 같은 질병에 대해 1차 의료 치료사(PCP: Primary Care Practioner)에서 병원의 종양 전문의에게 빠른 의뢰가 마련되어 있습니다. 법에 따라 최대 치료 시간도 정의되어 있습니다.
이러한 유형의 질병은 초기 진료에 잘 반응하므로 환자가 치료의 이론적 경로를 실제로 따르고 있는지의 여부를 분석하는 것이 중요합니다.
우리는 이러한 빠른 의뢰 경로에 적합한 250명의 환자를 확인했습니다. 프로세스 마이닝 소프트웨어인 Disco를 사용하여 이 환자들 중 46명이 병원으로 온 경로를 연구했습니다. 이 연구의 초점은 전적으로 이러한 환자(의학적 측면은 아님)의 프로세스 흐름을 분석하는 것이며, 의료 프로세스 개선을 위해 임상 연구와 함께 프로세스 마이닝을 사용하는 방법의 사례가 되는 것입니다.
프로세스 마이닝을 사용하여 병원에서 병목 현상을 발견하고, 환자가 따르는 실제 경로를 식별할 수 있었습니다. 우리의 목표는 이 지식을 사용하여 프로세스를 개선하고, 치료 시간을 단축시켜 궁극적으로 환자의 생존을 증가시킬 수 있는 조치를 취하는 것입니다.

 

대상 조직(Organization)

 

HULA는 900개 침상을 가진 공공 병원입니다. 이곳은 스페인 북서부 지역인 갈리시아에 있는 루고(Lugo) 주 (인구 30만 명)의 주요 의료 센터입니다. 주 내 다른 두 병원(각 150개 침상 보유)은 중심 병원인 HULA에 의존하고 있습니다.
병원의 관리는 프로세스 지향적입니다. 이 병원은 1 차 진료와 병원 간의 조정을 개선하고 대기 시간을 줄이기 위해 헤르메스(Hermes)라는 프로젝트를 추진했습니다. 이 프로젝트는 환자를 병원으로 의뢰하는 지침과 응급진료 의뢰와 전문의의 상담 약속 및 빠른 의뢰 경로를 표준화하는 지침을 제공합니다(<그림 2> 참조). 예를 들어, 녹색의 박스 'Derivación pon Via Rápida'는 빠른 의뢰 경로를 나타냅니다.
데이터 지향적인 병원의 관리 팀은 중요한 프로세스 특성을 모니터링하기 위해 BI(Business Intelligence) 대시 보드를 구축했습니다. 그럼에도 병원은 프로세스 마이닝 기술을 전혀 알지 못하고 있었습니다. 따라서 헤르메스 프로젝트를 위한 프로세스 마이닝 접근방식은 의사와 다른 의료 전문가에게 완전히 새로운 것이었습니다.
공공 의료 분야에서의 프로세스 마이닝 적용은 다음과 같은 목표를 가질 수 있습니다.

• 병원 서비스 내 프로세스 개선 (비용 절감, 제한된 자원의 재배치)
• 환자 관리 품질 향상 (시간 단축, 병목 현상 분석, 오류 감소, 진단 및 치료 흐름 개선)

HULA의 방사선학과 종양학, 심장학, 응급과 같은 과(department)는 최고 품질의 의료 서비스를 제공하기 위해 프로세스 마이닝 기술을 적용하는 데 큰 관심을 보였습니다.

 

분석 프로세스(Process)

 

헤르메스 프로젝트의 요점은 질병의 중요도에 따라 우선 순위를 정하는 방법을 정의해서 의사가 응급 상황, 빠른 의뢰 경로 또는 일반적인 상담을 환자에게 알리는 시점을 나타내는 것입니다.
프로세스 마이닝을 통해 일부 암 환자의 환자 여정을 분석하여 일부 환자가 치료를 받기 위해 빠른 의뢰 경로를 거치지 않은 이유를 알아냈습니다. 이 연구의 목적은 빠른 의뢰 경로가 효율적으로 작동하는가를 분석하고, 이상적인 경로(즉, 빠른 의뢰 경로)를 따르지 않은 환자가 취한 순환(circuit) 경로에서 발생할 수 있는 문제를 찾는 것이었습니다.
기존 연구에 따르면, 임상 가이드라인은 잘 확립된 절차를 통해 치료 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 예를 들어 유방암 의심 환자를 위한 의학적 절차의 예는 <그림 3>에 제시되어 있습니다. 이러한 표준에도 불구하고, 의료 절차는 다양한 환자의 요구를 충족할 만큼 충분히 유연해야 합니다.

 

 

<그림 2> Hermes 조정 계획 (HULA)

 

반면, 조직 프로세스는 일반의에서 전문의로의 추천과 같은 프로세스를 위한 관리 프레임워크를 제공하여 특정 테스트와 전문의 간의 추천 등을 허용하거나 허용하지 않습니다. 이것은 Hermes 프로젝트와 Escriba에서 다루어집니다. 이러한 프로세스들은 명확해야 하고, 유연한 의료 절차의 모든 가능성을 다뤄야하지만 "우선권(priority lane)"을 잃지 않아야 합니다. 예를 들어 유방암 치료를 위한 빠른 의뢰 경로의 승인 기준이 <그림 4>에 제시되어 있습니다.

 

 

<그림 3> 유방암 의심환자를 위한 의학적 절차의 예 (갈리시아 건강 서비스)

 
병원의 행정 절차는 너무 경직되어 있어 의료 프로세스의 변동성을 지원할 수 없음을 발견했습니다. 프로세스 마이닝 분석을 통해 우리는 관리 프로세스가 실패하고 환자가 "빠른 차선(Fast Lane)"을 놓치면 임상 지침이 올바르게 작동하지 않음을 알게 되었습니다. 의뢰 최대 시간이 초과되고, 환자는 암의 위험 단계에서 치료를 받게 됩니다. 이에 따라, 생존율은 낮아지고, 비용은 크게 증가합니다.

 

 

<그림 4> 유방암 치료를 위한 빠른 의뢰 경로로의 승인 기준 (갈리시아 건강 서비스)

 
프로세스 마이닝은 치료 프로세스의 개선점을 파악하고 빠른 의뢰 경로에 조기에 접근하기 위한 적절한 전략을 수립하는 데 도움이 되었습니다. 프로세스 마이닝을 사용하여 실제 경로를 찾고, 이상적인 경로(즉, 빠른 트랙)와 실제 경로 간에 차이가 나는 곳을 분석했습니다.

 

활용 데이터(Data)

 

병원에서 치료받는 모든 환자와 그들의 병리 및 관련 절차는 최초부터 최적화된 분류기준(harmonized classification)인 ICD 9 및 10에 따라 데이터베이스에 체계화 됩니다.
연구 대상 환자를 식별하기 위해 병원의 데이터베이스에서 대상 병리로 진단된 환자를 검색했습니다. 그런 다음에 이 환자들이 의료 시스템 내에서 따랐던 프로세스 단계(대응되는 타임스탬프를 가지는 상담, 절차 및 진단)에 대한 데이터를 추출했습니다. 프로세스 마이닝 분석에는 이러한 프로세스 단계에 대한 정보만(환자에 대한 정보는 없음)이 필요했습니다.
우리의 접근법을 테스트하기 위해 처음에 데이터 셋을 46 명의 환자로 제한했습니다. 환자 ID는 프로세스 마이닝 분석의 케이스 ID로 사용되었습니다. 데이터는 각 환자(케이스)에 대해 100에서 150개의 이벤트(타임스탬프를 가지는 수행된 액티비티)를 포함했습니다.
오라클 데이터베이스에서 추출한 병리 해부 결과로 이러한 로그를 보강하기 위해 ETL(Extract, Transform, Load) 기술을 사용했습니다. 해당 데이터베이스에 접근하고 SQL 쿼리를 수행하여 분석에 활용할 단일 CSV 파일을 만들기 위해 우리는 Rapidminer를 사용했습니다(<그림 5>의 ETL 워크플로우 참조).

 

 

<그림 5> Rapidminer를 사용한 로그 통합과 강화

 
다음으로 프로세스 마이닝 소프트웨어 Disco를 사용하여 초기 약속 요청과 프로세스의 다른 액티비티(상담, 방사선과, 병리 등) 사이의 경과 시간을 분석했습니다. 이러한 분석을 수행하기 위한 한 가지 도전과제(이러한 도전과제는 이 프로세스뿐만 아니라 모든 의료 프로세스에 공통적으로 나타남)는 환자 여정 경로의 엄청난 복잡성이었습니다. 거의 모든 환자의 경로는 독특합니다. 이에 따라, 대상 프로세스에는 환자만큼 많은 베리언트(variants)가 존재합니다. 프로세스 마이닝 기술로 이 데이터를 성공적으로 분석하려면 프로세스 단순화 전략을 적용할 필요가 있습니다.
구체적으로 다음 두 가지 단순화 전략을 사용했습니다.

1. 예를 들어, 병리학의 빠른 의뢰 경로와 관련 없는 이벤트(외상학과의 상담 등)를 제거하기 위해 Disco의 속성(Attribute) 필터를 사용했습니다.
   이러한 단순화 전략의 사용은 프로세스 맵에서 액티비티 수를 줄임으로써 분석의 단순화에 크게 도움이 되었습니다. 또한 케이스 당 이벤트 수를 줄임으로써 개별 케이스에 속한 프로세스 단계들의 가시성 개선에 기여했습니다.
2. 일단 암으로 진단되면 암 환자의 경로는 상당히 유사하며 효율적이라는 점을 고려해서(암의 심각성에 따라 기간은 변할 수 있음) 우리는 진단 시점까지의 프로세스 부분에 분석을 집중했습니다.
   첫 번째 종양학(ONC) 상담 후 발생한 모든 이벤트를 제거하기 위해 Disco의 종점(Endpoints) 필터를 'Trim first' 모드에서 사용했습니다(<그림 6> 참조). 첫 번째 ONC 상담은 치료가 시작되는 순간으로 간주됩니다.

 

 

<그림 6> (진단으로 이어지는 프로세스 부분에 초점을 두기 위해) 진단 후 발생한 모든 이벤트를 차단하기 위한 Disco의 종점(Endpoints) 필터 설정

 
이 두 가지 단순화 전략을 적용한 후의 결과 데이터 셋을 활용하여 우리는 진단 전의 프로세스를 연구할 수 있었고, 모든 일탈(deviations)과 지연을 분석할 수 있었습니다. <그림 7>은 진단 전 프로세스의 일부를 나타내는 스크린 샷입니다.

 

 

<그림 7> 이벤트를 필터링한 후의 Disco 프로세스 맵

 

분석 결과(Results)

 

우리의 분석 목표 중 하나는 얼마나 많은 환자가 암 치료를 위한 빠른 의뢰 경로를 통과하는지 알아내는 것이었습니다. 프로세스 마이닝은 데이터 셋에 포함된 환자 중 20%만이 빠른 의뢰 경로를 통과함을 보여주었습니다.
환자의 20%가 종양학과에 직접 도착했습니다(<그림 8> 참조). 이러한 결과는 종양 전문의에게 올바르게 의뢰되었음을 의미합니다. 이 낮은 비율이 가능한 이유는 증상이 명확하지 않았거나 일반의(GP: General Practitioner)가 초기 징후를 발견하기에 충분히 훈련되지 않았을 수도 있기 때문입니다. 결과적으로, 환자가 종양 전문의가 아닌 다른 전문의(예를 들어, 폐암 전문의, 소화 또는 내분비 전문의)에게 의뢰될 수 있습니다.

 

 

<그림 8> ONC로의 빠른 의뢰 경로

 

프로세스 흐름 분석의 목표는 일탈이 거의 없거나 전혀 없이 ONC(종양학) 전문의에게 가능한 빨리 도착하는 방법을 찾고, 빠른 경로를 따르지 않는 환자들의 여정에서 병목과 일탈이 발생한 위치를 식별하는 것입니다.
우리는 암 치료 프로세스에서 4 가지 주요 문제를 식별할 수 있었습니다.

 
[문제 #1] 방사선과 내부의 병목과 지연
방사선과(프로세스 맵에서 ‘RAD’로 표시)는 병원의 중앙 부서입니다(<그림 9> 참조). 매년 최대 400,000건의 검사가 수행되는데 이는 전체 병원 활동의 45%에 해당합니다. 긴급한 질병을 제외하고는 검사를 기다리는 시간이 상당히 길어질 수 있습니다(최대 10 개월).

 

 

<그림 9> 병원의 중앙 부서인 방사선과

 

더욱이 우리는 환자의 경로에서 방사선과 내의 루프를 발견했으며 이는 시간 손실을 가져옴을 알게 되었습니다. 실제로, 12명의 환자가 평균 14회 이 루프를 수행한 것으로 나타났습니다(<그림 10> 참조). 환자가 검사(더 정확한 검사일 수 있음)를 반복하고 있으나, 때때로 이러한 검사들 사이에 너무 긴 간격이 존재했습니다.

 

 

<그림 10> 방사선과 내의 루프

 
[문제 #2] 방사선과에서 다른 과로 향하는 비효율적인 경로
두 번째 문제는 환자가 전문의(specialist)의 진료 의뢰를 통해 방사선과에 도착하므로 결과를 알리기 위해 이 전문의에게 되돌아가야 한다는 것입니다(<그림 11> 참조).

 

 

<그림 11> CGD에서 방사선과(RAD) 그리고 다시 CGD로 향하는 경로

 

모든 케이스에서 전문의는 환자를 방사선과 또는 다른 전문의에게 다시 보냅니다. 그러나 어떤 환자도 이후에는 빠른 의뢰 경로를 택하지 않았습니다. 병원 내부의 전자 의뢰 시스템은 일반의가 의뢰한 환자만 빠른 경로를 택하는 것을 허용하지만 다른 전문의가 의뢰한 환자는 빠른 경로를 택하는 것에서 제외함을 발견했습니다. 결과적으로 전문의는 환자를 빠른 의뢰 경로에 포함시킬 수 없으며 이것은 관련 프로토콜이 없음을 의미합니다.

 
[문제 #3] 일반의의 최초 의뢰
전문의의 첫 상담이 상당히 지연될 수 있기 때문에 ONC(종양학) 이외에 일반의(GP: general practitioner) 가 전문의에게 최초 의뢰하는 것은 상당한 변동과 시간 지연을 초래할 수 있습니다(<그림 12> 참조).
앞서 논의한 바와 같이, 암 환자를 위한 '빠른 의뢰 경로'는 다른 질병에 비해 의뢰 프로토콜과 빠른 검사를 확립합니다. 그러나 데이터 셋에 있는 20%의 환자만이 빠른 의뢰 경로를 따랐습니다. 이러한 결과는 일반의(GP)가 환자를 잘못된 전문의에게 의뢰하기 때문에 발생했습니다. 이것은 일반의(GP)가 초기 증상을 식별하는데 문제가 있음을 나타냅니다. 일반적으로 이처럼 잘못 의뢰된 전문의(예, 소화(Digestive) 전문의)의 경우에는 ONC(종양학)보다 더 긴 대기자 명단을 가집니다.

 

 

<그림 12> GP(일반의)에서 소화(DIG)와 내분비(END)과로의 최초 의뢰와 방사선과(RAD)로의 복귀

 
[문제 #4] 두 전문의 간에 ‘빠른 의뢰 경로’를 이용할 수 없음
앞에서 언급했듯이, 내부 IT시스템은 전문의가 더 이상 환자를 빠른 의뢰 경로에 포함할 수 없도록 되어 있었습니다. 대신에 이 시스템은 일반의와 전문의 사이의 빠른 의뢰 경로만 허용합니다. 만약 첫 번째 진료 의뢰가 부정확하다면(예를 들어, 폐렴 전문의(<그림 13>의 NML)에게 진료 의뢰를 잘못 했다면) 지연이 크게 증가합니다.

 

 

<그림 13> 폐렴(NML)과 ONC 사이에 빠른 의뢰 경로가 없음

 

 

효과(Impact)

 

초기 분석 후 현재 의료 전문가와 협력하여 결과를 검증하고 있습니다. 그들의 의견에 따라 분석을 정교화하고 후속 분석을 위해 데이터 셋의 샘플 크기를 늘릴 것입니다.
[one_second][blockquote]이 사례 연구는 전통적인 의학 연구를 프로세스 관점의 분석으로 보완하기 위해 프로세스 마이닝을 사용하는 것의 엄청난 잠재력을 보여줍니다.
- David Baltar Boileve, HULA[/blockquote][/one_second][one_second]이 분석은 첫 단계에 불과하며 어떤 조치를 취하기 전에 임상 치료 관점에서 모든 사항을 올바르게 해석하기 위해 주의를 기울여야 합니다. 예를 들어 때때로 임상적인 이유로 표준 경로를 사용할 수 없는 경우가 있습니다. 또한 이와 같은 의료 프로세스는 많은 의료 전문가와 관련되어 있기 때문에 조치를 취하는 것이 쉽지 않을 때가 많습니다. 그럼에도 불구하고, 이 사례 연구는 전통적인 의학 연구를 프로세스 관점의 분석으로 보완하기 위해 프로세스 마이닝을 사용하는 것의 엄청난 잠재력을 보여줍니다.
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결론적으로, 이 프로세스 마이닝 분석은 다음과 같은 4가지 효과를 달성하고자 했습니다.

1. 암 환자를 위한 더 좋고 더 빠른 의료 서비스: IT 시스템의 빠른 의뢰 경로(암뿐만 아니라 다른 질병) 수정을 통해 달성할 수 있음
2. 암 경로 자체에 대한 이해 향상: 환자가 진단되는 순간을 확인했기 때문에 달성할 수 있음
3. 암의 빠른 진단: 조기 발견을 개선하고 치료 전 시간을 줄이기 위해 다음과 같은 조치가 확립될 수 있음
   • 내분비, 폐렴, 소화기 및 일반의와 같은 관련 과의 조기 진단을 위한 구체적 교육 제공
   • 암의 유형에 따라 첫 증상을 식별할 수 있는 개인 의사(병원 외부)를 위한 구체적 교육 제공
4. 프로세스 마이닝 기술을 다른 의료 프로세스에 확대 적용함: IT 부서는 이제 심장학(연간 최대 6,000 회의 예약) 및 방사선과 같은 다른 과의 프로세스 최적화를 지원하고 있음. 또한 응급실은 경로 최적화에 큰 관심을 가지고 있음