KR20180118892A - 박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 DT 기술과 컨설팅 기술을 연계한, "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"에 관한 것으로, "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거하여 최적의 환자 성과를 보장하면서도 경영 효율성을 극대화하는, 가장 최적의 적정간호인력 범위를 산출, 이를 반영한 상황별 전략적 포트폴리오를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 전 세계/국가/지역/의료기관/부서에 피드백해 줌으로써, 전 세계적인 지역사회 중심 건강관리시스템으로의 건강관리전달체계 혁신에 효과적으로 대응할 수 있도록 도와주는 "적정간호인력 의사결정 지원시스템"에 대한 것이다.
Description
본 발명은 전 세계를 포함하여, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별로, 간호사의 인건비를 포함한 비용 (Cost) 대비, 최대의 환자 성과 (Quality of Care Outcomes)를 이끌어내는 간호인력의 수와 간호시간 (Nursing Care Time) 그리고 간호인력의 구성 등에 대해 최적의 시나리오를 제시하는 메커니즘에 대한 것으로서, 저출산 초고령화로 급속도로 증가하고 있는 노인건강관리 비용에 대한 사회적 부담을 경감시키는데 도움을 줄 수 있는 적정간호인력 의사결정 지원시스템에 관한 것이다.
전 세계적인 저출산 고령화로 인하여, 노인인구가 생산인구를 초과하기 시작하면서 노인부양에 대한 사회적 부담이 문제가 되고 있다. 그 중에서도 노인인구의 의료비 증가는 국민건강보험공단의 재정안정성을 급속도로 위협하고 있기 때문에, 이에 대한 건강관리전달체계의 개혁이 요구된다. 그에 따라, 의료비용은 낮추면서도 의료서비스의 질을 높일 수 있는 새로운 건강관리전달계에 대해, 최고의 의학 학술지인 New England Journal of Medicine (Catalyst)를 중심으로 많은 논문과 연구 보고서가 발표되고 있다. 학자들은 앞으로의 건강관리전달체계가 노인이 (의료비용이 비싼 급성기 병원을 무분별하게 이용하지 않도록) 최대한 가정에서 독립적으로 일상생활을 유지할 수 있도록 보조하는 (가정간호와 같은) 지역사회 중심 건강관리 시스템으로 재편될 것이라고 제언한다. 모든 문제의 핵심은 서비스 질은 높이되 비용은 낮추는 데 있다.
간호사의 인력과 관련하여 보면, 우리나라는 OECD 국가 중에서 가장 많은 간호사를 배출해내는 국가인데도 불구하고, 실제 임상현장에서 근무하고 있는 간호사는 OECD 국가 평균의 절반 수준에도 미치지 못하고 있다. 현재 우리나라 의료기관의 대부분은 간호인력으로 구성되어 있는데, 지역사회 중심 건강관리시스템에서는 간호사가 시스템 운영에서 가장 중추적인 역할을 할 것으로 기대되기 때문에, 간호사의 인력부족 문제는 더 심각해질 것으로 예상된다.
이러한 상황에서, 노인인구의 가정간호에 대한 수요는 높아질 전망이다. 고독 사와 호스피스, 그리고 존엄 사로 촉발된 웰다잉(Well-dying)에 대한 중장년층의 사회적 요구, 치매환자 관리, 등등 지역사회 중심 건강관리전달체계에서의 간호사의 역할은 막중 하다고 해도 과언이 아니다.
그러나 이는 간호사에게 감당할 수 없을 정도의 없을 정도의 업무 과중으로 이어질 가능성이 매우 크다. 지금도 간호사의 근무환경이 열악하기 때문에, 간호사의 이직률은 상당한 수준이며, 이는 숙련된 간호사의 이탈로 이어져 결국 환자에게 질 좋은 간호서비스를 보장하는데 저해요인이 되고 있다.
작금의 간호간병통합 서비스 문제와도 직결된다. 2015년 메르스(MERS) 사태로 드러난 감염관리 실태를 개선하기 위하여, 간병인 제도를 없애고, 간호사에게 간병까지 부담하게 하는 간호간병통합 서비스는 사실 매우 사회적으로 유익한 정책이다. 환자는 국민건강보험공단의 보험혜택을 받을 수 있어 경제적 부담을 덜 수 있을 뿐만 아니라 간병으로 인한 육체적, 정신적 스트레스로부터 해방될 수 있다. 병원은 정부로부터 간호사 고용비용을 지원받으면서도 감염관리를 보다 효과적으로 할 수 있다는 점에서 국가적으로도 상당히 이익이 되는 제도이다.
그러나 신규채용된 간호인력의 대부분은 비정규직인데다, 신규간호사 5명 중 4명이 업무 과중으로 병원을 그만두는가 하면, 지방 중소병원의 간호사들이 도시지역 병원으로 이동함에 따라 그 지역에 단 하나 있는 응급의료센터가 문을 닫는 등, 의료형평성 문제까지 생겨나고 있다. 이에 정부는 2017년 2월 간호간병통합서비스를 2018년까지 전국으로 확대하려던 계획을 잠정철회하고 대책마련에 고심 중이다.
이러한 문제점의 근본원인은 의료경영자, 간호사, 그리고 환자 모두가 만족하는, 적정간호인력의 구성과 수 그리고 간호시간에 대한 과학적인 근거가 없고, 또 이를 검증해주는 적정간호인력 의사결정 지원시스템이 없다는 데에 있다. 이에 본 발명자는 "박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 개발하였다.
본 발명은 상기의 취지하에 발명된 것으로, Data Technology (DT)기술을 이용한 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (명명: 박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템 - Park 's User-friendly Cloud-based Intersectional Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Decision-making Support System"을 통해, "박수연의 적정간호인력 추정 이론" (Park 's Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Estimation Theory: Copyright ⓒ 2016 Park, Claire Su-Yeon. All Rights Reserved. The copyright has been registered in Korea [C-2016-031091] and is pending in the U·S·A. [1-4218094011] with an effective copyright date of 02 Dec 2016) 에 근거, "의료경영자, 간호사, 그리고 환자 모두가 만족하는", 전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 "적정간호인력의 수와 구성 그리고 간호시간과 간호 업무량" 등을 추정 및 산출해내고, "최적의 적정간호인력 범위"와 "최적의 적정간호인력 레버레인지(leverage) 포인트" ("최적의 적정간호인력 지표")을 중심으로 상황별 전략적 포트폴리오를 생성한 뒤, 이를 공유하는 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"을 제공함을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 적정간호인력에 대한 전략적 의사결정 문제에 대해, 고려하여야 하는 지표를 탐색하고 결정한 후, 지표의 화폐가치로의 전환을 위한 경제성 평가를 거쳐, "박수연의 적정간호인력 추정 이론"을 따라 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션 (MATLAB과 MAPLE 같은 수리학 소프트웨어 프로그램을 이용)을 통해 "최적의 적정간호인력 지표"를 산출한 다음, 이를 중심으로 상황에 따른 전략적 포트폴리오를 생성하여, "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"으로 해당국가/지역/의료기관/부서에 피드백해 주는 메커니즘을 특징으로 한다.
본 발명은, DT 기술과 컨설팅 기술을 연계하는 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"을 통해, 최적의 환자 성과 (Quality of Care Outcomes)를 보장하면서도 경영 효율성을 극대화하는 적정간호인력 컨설팅을 제공함으로써, 전 세계적으로 지역사회 중심 건강관리시스템으로의 건강관리전달체계 혁신에 유의미하게 기여할 수 있다. 본 발명으로 제공되는 적정간호인력 지표는 의료경영자, 간호사, 그리고 환자 모두가 만족하는, 해당국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 적정간호인력의 구성과 수 그리고 간호업무량을 포함한 간호시간에 대한 것으로써, 권위 있는 간호학 국제학술지를 통해 검증된 "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거하여 산출된 결과이므로, 신뢰성 있는 의사결정 지표로 효과적으로 활용될 수 있다. 본 발명은 의료기관의 경영 의사결정 지원 기술분야 및 이의 응용 기술분야에서 산업상으로 이용 가능하다.
도 1 은 본 발명의 근간이 되는 "박수연의 적정간호인력 추정 이론" (Park 's Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Estimation Theory: Copyright ⓒ 2016 Park, Claire Su-Yeon. All Rights Reserved. The copyright has been registered in Korea [C-2016-031091] and is pending in the U·S·A. [1-4218094011] with an effective copyright date of 02 Dec 2016)이다.
도 2 는 본 발명에 따른 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"의 일 실시 예의 구성을 도시한 블록도 이다.
도 3 는 본 발명에 따른 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"의 적정간호인력 의사결정 메커니즘의 일 예를 도시한 흐름도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"의 일 실시 예의 구성을 도시한 블록도 이다.
도 3 는 본 발명에 따른 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"의 적정간호인력 의사결정 메커니즘의 일 예를 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시 예를 통하여 본 발명을 사용자나 운영자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다.
다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다.
본 발명 명세서 전반에 걸쳐 사용되는 용어들은 본 발명 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 사용자 또는 운용자의 의도, 관례 등에 따라 충분히 변형될 수 있는 사항이므로, 이 용어들의 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1 은 본 발명의 근간이 되는 "박수연의 적정간호인력 추정 이론" (Park 's Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Estimation Theory: Copyright ⓒ 2016 Park, Claire Su-Yeon. All Rights Reserved. The copyright has been registered in Korea [C-2016-031091] and is pending in the U·S·A. [1-4218094011] with an effective copyright date of 02 Dec 2016) 이다.
"박수연의 적정간호인력 추정 이론"은 "의료경영자, 간호사, 그리고 환자 모두가 만족하는", 전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 (1) 간호인력의 구성과, (2) 간호인력의 수, (3) 간호시간, 또는 (4) 간호업무량 등에 대해 "최적의 적정간호인력 레버레인지 (leverage) 포인트와 범위"를 추정해낼 수 있는 학문적 근거와 바로 적용할 수 있는 단계별 실무 분석과정을 자세하게 제시하고 있다. *레버레인지 (leverage) 포인트는 지렛대에서 파생된 단어로 최소의 비용으로 최대의 성과를 볼 수 있는 특이점을 이른다. 본 명세서에서는 최소의 케어 비용으로 최대의 환자 성과를 이끌어낼 수 있는 간호사의 수와 구성, 간호시간과 간호업무량에 대한 특이점을 말한다.*
본 발명자가 간호학, 미시경제학, 수리경제학, 그리고 산업공학을 융합하여 "박수연의 적정간호인력 추정 이론"을 개발하였으며, 이는 권위 있는 간호학 국제학술지인 Journal of Advanced Nursing (간호학 부문 SCI 저널 중 상위 7.8%)의 이중-맹검 동료평가 (Double-blinded peer reviews)를 통해 엄격하게 검증되었다 (오는 5월 온라인으로 출판될 예정). *이중 맹 검 동료평가 (Double-blinded peer reviews)는 논문의 저자와 논문심사위원이 서로를 전혀 알지 못하는 상태에서 이루어지는 가장 엄격한 형태의 논문심사 평가방식이다.*
본 발명은 "박수연의 적정간호인력 추정 이론"을 근거로 추정된 "최적의 적정간호인력 레버레인지(leverage) 포인트와 범위"를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템) {Park 's User-friendly Cloud-based Intersectional Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Decision-making Support System}"을 통해 적정간호인력을 추정해내고자 하는 평가대상자(의뢰자) - 전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 - 에게 어떠한 과정으로 정보를 전달하고 공유할 수 있는지에 대한 메커니즘을 설명한다. 따라서 본 발명으로 산출된 정보는 신뢰성 있는 의사결정 지표로서 효과적으로 활용될 수 있다.
도 2는 발명에 따른 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템) {Park 's User-friendly Cloud-based Intersectional Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Decision-making Support System}"의 일 실시 예의 구성을 도시한 블록도 이다. 도 2 에 도시한 바와 같이, 이 실시 예에 따른 적정간호인력 의사결정 지원시스템(100)은 지표 결정부(110), 지표 생성부(120), 자료분석부(130), 그리고 적정간호인력 의사결정 지원부(140)를 포함하여 이루어진다. 고객 응대부(150)가 더하여 질 수 있다.
도 3 는 본 발명에 따른 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템) {Park 's User-friendly Cloud-based Intersectional Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕Decision-making Support System}"의 적정간호인력 의사결정 메커니즘의 일 예를 도시한 흐름도이다. 지표 결정부(110)는 예비 1단계(S100)를, 지표 생성부(120)는 예비 2단계(S200)를, 자료분석부(130)는 자료분석단계(S300)를, 그리고 적정간호인력 의사결정 지원부(140)는 최종처리단계(S400)를 담당하는 것을 포함하여 이루어진다. 고객서비스단계(S500)는 고객 응대부(150)가 담당하는 부서로 포함될 수 있다.
상기 지표 결정부(110)는 적정간호인력 의사결정에 고려하여야 하는 지표를 예비 1단계(S100) 전반에 걸쳐 탐색하고 선택/결정한다. 평가대상자(의뢰자)가 - 전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 - "박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 업로드 한 자료를 밑바탕으로, 지표 결정부(110)는 의학, 간호학, 보건학을 포함하는 건강관리 학문분야에서 타당하고 신뢰성이 있다고 검증된 지표를 중심으로 실제 자료분석에 사용할 지표를 탐색하고 선택/결정한다. 이때, 자료의 임상적용분야는 해당 기관의 규모와 세부전공분야에 제한을 두지 않는다. 따라서 보건소, 가정간호, 널싱홈, 중소병원, 종합 병원, 대형종합병원, 상급종합병원에서 수집된 자료를 포함할 수 있다. 또한, 성인간호, 노인간호, 아동간호, 모성간호, 간호관리, 간호정보, 간호시스템, 대체간호학 분야 자료 역시 포함할 수 있다.
상기 지표 결정부(110)는 자료분석에 더 요구되는 자료가 있을 경우, 고객 응대부(150)를 통해 "전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 중 적어도 하나인" 평가대상자(의뢰자)에게 관련 자료요청을 할 수 있으며, 평가대상자(의뢰자)는 고객 응대부(150)로부터 요청받은 자료를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 재업로드할 수 있는 고객 서비스 단계(S500)를 포함하여 이루어진다. 이 모든 과정은 예비 1단계(S100) 전반에 걸쳐 수행된다.
상기 지표 결정부(110)가 탐색하고 선택하고 결정하는 지표는 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표, 간호인력(Nurse Staffing) 지표, 비용(Cost) 지표, 그리고 통제(Covariates) 지표를 포함한다.
상기 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표는 주관적(subjective) 지표들과 객관적(objective) 지표들을 포함한다. 주관적(subjective) 지표는 삶의 질(Quality of Life)이나 만족도(Satisfaction)와 같이 "환자가 지각하고 보고하는 모든 성과지표들(Patient-perceived, Patient-reported Outcomes)" 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그리고 객관적(objective) 지표는 사망률, 재입원율, 응급실 재방문율, 낙상 발생률, 욕창발생률, 요로감염 발생률, 2차 감염률, 합병증 발생률, 일상생활 기능 정도(activities of daily living, ADL) 평가점수, 퇴원 예고율, 진료 또는 치료 대기시간 등과 같이 "케어의 구조, 과정, 또는 결과를 대변하는 모든 수치계량화가 가능한 지표들" 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 마지막으로 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표는 하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표를 대변할 수 있다.
예컨대, 가정간호 서비스의 환자 만족도를 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표로 활용할 수 있다. 또한, 가정간호 서비스의 환자 성과 지표인 낙상 발생률, 욕창발생률, 요로감염 발생률, 또는 2차 합병증 발생률, 또는 일상생활 기능 정도(activities of daily living, ADL) 평가점수 중에서 하나의 지표를 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표로 활용할 수 있다. 가정간호 서비스의 환자 만족도와 가정간호 서비스의 환자 성과 지표 중 일부분을 합하여 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표로 활용할 수도 있다. 물론, 위의 모든 지표를 다 합하여 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표로 활용할 수도 있다.
상기 간호인력(Nurse Staffing) 지표는 간호인력의 수, 간호인력의 구성, 간호의 시간, 또는 간호업무량과 같이 "간호사의 근무환경을 대변하는 모든 수치계량화 할 수 있는 지표들"중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또한, 하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 간호인력(Nurse Staffing) 지표를 대변할 수 있다.
예컨대, 가정간호 서비스의 간호인력(Nurse Staffing) 지표는 가정간호사의 수, 가정간호사의 구성 (예, 간호사, 간호조무사, 기타), 가정방문의 횟수, 가정방문 시간, 행정업무 처리시간 중에서 하나의 지표를 간호인력(Nurse Staffing) 지표로 포함할 수 있다. 가정간호 서비스의 간호인력(Nurse Staffing) 지표 중 일부분을 합하여 간호인력(Nurse Staffing) 지표로 활용할 수도 있다. 물론, 위의 모든 지표를 다 합하여 간호인력(Nurse Staffing) 지표로 활용할 수도 있다.
상기 비용(Cost) 지표는 전체비용, 직접비용, 간접비용, 기회비용 등과 같이 "대상자(들)에게 케어를 제공하는데 소요된 모든 제반비용" 지표들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 비용(Cost) 지표를 대변할 수 있다.
예컨대, 가정간호 서비스의 비용(Cost) 지표는 가정간호사의 인건비, 가정간호 사업비(직접비), 가정간호 서비스 물품비(직접비), 가정간호 서비스 전체사업비(직접비 + 간접비) 중 하나의 지표를 비용(Cost) 지표로 포함할 수 있다. *가정간호서비스 사업은 간호서비스 이외에도 사회복지서비스, 재활치료서비스, 기타 일상생활 지원서비스 등등 세부 사업들을 아우른다. 가정간호 서비스의 비용(Cost) 지표 중 일부분을 합하여 비용(Cost) 지표로 활용할 수도 있다. 물론, 위의 모든 지표를 다 합하여 비용(Cost) 지표로 활용할 수도 있다 (단, 본 예시에 한하여 가정간호 서비스 전체사업비 제외).
상기 통제(Covariates) 지표는 "케어 제공기관의 규모(병상 수)", "오너십(사립 또는 공립)", "멤버십", "위치(도시 또는 지방)" 등과 같이 "케어의 질(Quality of Care Outcomes)와 비용(Cost)에 직간접적으로 영향을 줄 수 있어서, 통제해야 하는 모든 외생변수" 지표들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 통제(Covariates) 지표를 대변할 수 있다.
상기 지표 생성부(120)는 비용분석 (Cost Analysis), 비용편익분석 (Cost-Benefit Analysis), 비용효과분석 (Cost-Effectiveness Analysis), 비용효용분석 (Cost-Utility Analysis)등과 같이 "선택된 지표의 화폐가치를 수치계량화하여 추정해낼 수 있는 모든 경제성 평가 방법들" 중 적어도 한 가지를 이용하여 선택된 지표의 화폐가치를 추정해내는 부서로 예비 2단계(S200) 전반에 걸쳐 수행된다.
상기 "선택된 지표의 화폐가치를 수치계량화" 하여 산출되는 지표는 비용분석 (Cost Analysis)이나 비용편익분석 (Cost-Benefit Analysis)을 통해 추정된 달러 또는 원 (dollar or won)과 같은 금전적 수치지표와 비용효과분석 (Cost-Effectiveness Analysis)이나 비용효용분석 (Cost-Utility Analysis) 등을 통해 효용 (Utility), Quality-adjusted life years (QALYs), 또는 Disability-adjusted life years (DALYs) 등으로 추정된 가치지표를 비용편익분석 (Cost-Benefit Analysis)을 통해 다시 달러 또는 원 (dollar or won)과 같은 금전적 수치지표로 재추정하는 것을 포함할 수 있다.
예컨대, "가정간호 서비스의 만족도"와 "가정간호사의 인건비"를 "케어의 질 지표(Quality of Care Outcome)" 지표와 "비용(Cost)" 지표로 선택했다면, "가정간호 서비스의 만족도"를 "가정간호사의 인건비"와 같은 화폐단위로 변경해주어야, 자료분석단계에서 MATLAB과 MAPLE 같은 수리학 소프트웨어 프로그램을 이용하여 수학적 프로그래밍이나 시뮬레이션 분석을 할 수 있다. 이에 "가정간호 서비스의 만족도"를 비용편익분석(Cost-Benefit Analysis)을 통해 달러 또는 원 (dollar or won) 단위의 금전적 수치지표로 화폐가치를 추정하여 새로운 지표를 생성할 수 있다. 이때 적용되는 비용편익분석(Cost-Benefit Analysis)의 화폐가치 추정근거(기준)는 경제성 평가 분석방법을 따른다.
상기 자료분석부(130)는 다음의 자료분석과정을 자료분석단계(S300) 전반에 걸쳐 수행한다. 자료분석단계(S300)는 "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거, 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션을 통해 (MATLAB과 MAPLE 같은 수리학 소프트웨어 프로그램을 이용), 통제(Covariates) 지표로 대변되는 "주어진 제약조건" 내에서, 비용(Cost) 대비 최대의 환자 성과(Quality of Care Outcomes)를 이끌어내는 간호인력의 수와 간호시간(Nursing Care Time) 그리고 간호인력의 구성 및 간호업무량 등에 대하여 최적의 시나리오를 제시하는 단계로서, (1) 선택된 지표로 자료분석을 하고 각각의 포트폴리오를 생성하는 "실행단계"(S310)와, (2) 여러 가지 지표의 조합으로 이루어진 복수 자료분석 결과에서 교집합 (Intersection)에 속하는 "최적의 적정간호인력 지표"를 추정해내고, 그 "최적의 적정간호인력 지표"를 중심으로, 각각의 지표 조합들이 산출한 결과가 "최적의 적정간호인력 지표"와 어떻게 다른지, 얼마나 "최적의 적정간호인력 지표"에서 벗어나는지 등에 대한 세부 분석 결과를 근거로, 상황에 따른 "적정간호인력 의사결정에 대한 정책 제언"을 포함한 전략적 포트폴리오를 생성하는 "정밀분석단계"(S320)와, 그리고 (3) "실행단계"(S310)와 "정밀분석단계"(S320)에서 생성된 각각의 포트폴리오에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulations)을 이용하여 적정간호인력 추정계수(values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도를 분석하는 "민감도 분석단계"(S330)와, (4) 상기 민감도 분석 결과, 적정간호인력 추정계수(values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도가 기준치를 벗어나는 경우, 대응 시나리오를 생성하고, 생성된 대응 시나리오에 따라 해당 포트폴리오를 수정하는 "자료분석결과 수정단계"(S340)를 포함하여 이루어진다.
상기 자료분석부(130)는 "실행단계"(S310)를 담당하는 실행분석부(131)와, "정밀분석단계"(S320)를 담당하는 정밀분석부(132), 그리고 "민감도 분석단계"(S330)를 담당하는 민감도 분석부(133) 및 "자료분석결과 수정단계"(S340)를 담당하는 최종 포트폴리오 수정부(134)를 포함하여 이루어진다.
예컨대, "가정간호 서비스의 만족도"와 "가정간호사의 인건비"를 "케어의 질 지표(Quality of Care Outcome)"와 "비용(Cost)" 지표로 선택하고, "가정간호사의 인건비" 대비 "가정간호 서비스의 만족도"를 최대로 끌어올릴 수 있는 "가정간호사의 수"를 "간호인력(Nurse staffing)" 지표로 선택한 다음, 케어의 질(Quality of Care Outcomes)와 비용 (Costs)에 직간접적으로 영향을 줄 것으로 판단되는 "케어 제공기관의 규모(병상 수)", "오너십(사립 또는 공립)", 그리고 "위치(도시 또는 지방)"를 "통제(Covariates)" 지표로 삼아 "주어진 제약조건"으로 1차 선택한 경우를 살펴보겠다.
상기 "실행단계(S310)"에서는 화폐단위로 생성된 "가정간호 서비스의 만족도"와 "가정간호사의 인건비" 그리고 "가정간호사의 수"를 포함하여, "주어진 제약조건"을 대변하는 "통제(Covariates)" 지표, 즉 "케어 제공기관의 규모(병상 수)", "오너십(사립 또는 공립)", 그리고 "위치(도시 또는 지방)"를 활용하여, "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거, 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션 분석을 통해 (MATLAB과 MAPLE 같은 수리학 소프트웨어 프로그램을 이용), "주어진 제약조건" 내에서, "가정간호사의 인건비" 대비 최대의 "가정간호 서비스의 만족도"를 이끌어내는 "가정간호사의 수"에 대해 최적의 시나리오를 포트폴리오로 생성한다. "실행단계"(S310)는 2차, 3차, 4차로 선택한 지표들을 같은 분석과정을 통해 포트폴리오로 제시하는 과정을 포함하여 이루어진다. 이 모든 과정은 "실행분석부(131)"에서 처리한다.
상기 "정밀분석단계"(S320)에서는 1차, 2차, 3차, 4차로 선택한 지표들을 사용하여 "실행단계"(S310)에서 생성한 포트폴리오를 비교분석하여 상황에 따른 전략적 포트폴리오를 생성하는 단계이다. 이때 1차, 2차, 3차, 4차로 선택한 지표의 조합으로 이루어진 복수 자료분석 결과에서 교집합 (Intersection)에 속하는 "최적의 적정간호인력 지표"를 추정해내고, 그 "최적의 적정간호인력 지표"를 중심으로, 각각의 지표 조합들이 산출한 결과가 "최적의 적정간호인력 지표"와 어떻게 다른지, 얼마나 "최적의 적정간호인력 지표"에서 벗어나는지 등에 대한 세부 분석 결과를 근거로, 상황에 따른 "적정간호인력 의사결정에 대한 정책 제언"을 포함한 전략적 포트폴리오를 생성하는 것을 포함하여 이루어진다. 이 모든 과정은 "정밀분석부(132)"에서 처리한다.
상기 "정밀분석단계"(S320)는 1차, 2차, 3차, 4차로 선택한 지표들을 모두 한꺼번에 자료 분석하여 생성된 포트폴리오도 포함할 수 있다. 또한, 그 결과를 "가장 최적의 적정간호인력 지표"로 설정하고, 상황에 따른 전략적 포트폴리오를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 이 과정은 "정밀분석부(132)"의 담당업무로 포함될 수 있다.
상기 "민감도 분석 단계"(S330)는 "실행단계"(S310)와 "정밀분석단계"(S320)에서 생성된 각각의 포트폴리오에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulations)을 이용하여 적정간호인력 추정계수 (values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도를 분석한다. 이 모든 과정은 "민감도 분석부(133)"에서 처리한다.
상기 "자료분석결과 수정단계"(S340)는 민감도 분석 결과, 적정간호인력 추정계수 (values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도가 기준치를 벗어나는 경우, 대응 시나리오를 생성하고, 생성된 대응 시나리오에 따라 해당 포트폴리오를 수정한다. 이 모든 과정은 "최종 포트폴리오 수정부(134)"에서 처리한다.
상기 적정간호인력 의사결정 지원부(140)는 최종처리단계(S400) 전반에 걸쳐 자료분석단계(S300)에서 생성된 포트폴리오들을 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템 (박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템)"을 통해 "전 세계, 해당국가, 해당지역, 해당 의료기관, 해당부서" 중 적어도 하나 이상의 평가 대상에게 피드백한다.
상기 고객 응대부(150)는 고객 서비스 단계(S500) 전반에 걸쳐 적정간호인력 의사결정 지원부(140)를 통해 자료분석단계(S300)에서 생성된 포트폴리오와 적정간호인력에 대한 정책결정 제언에 대하여, "전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 중 적어도 하나인" 평가대상자(의뢰자)와의 상호 간의 이해진작을 도모하고, 향후 의뢰자의 요구(needs)에 보다 민감하게 대응할 수 있도록, 모든 커뮤니케이션 내용을 녹음 및 기록으로 남기고, 이를 근거로 빅데이터 분석방법을 통해 의뢰자의 요구사항을 파악 및 반영한다.
상기 고객 응대부(150)는 고객 서비스 단계(S500) 전반에 걸쳐 카카오톡, 라인, WhatsApp, Skype 등과 같은 SNS 커뮤니케이션 수단과, 이메일, 전화, PDA 등 의사소통을 전달하는 모든 IT 메신저 기기 중 적어도 하나를 포함하여 이루어진다. 평가대상자(의뢰자)와의 커뮤니케이션을 최적화하기 위해 인공지능을 활용한 "챗봇"을 활용하는 것을 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명은 DT 기술과 컨설팅 기술을 연계하여, "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거, 의료경영자, 환자, 그리고 간호사 모두가 만족하는, 비용(Cost) 대비 최대의 환자 성과(Quality of Care Outcomes)를 이끌어내는 간호인력의 수와 간호시간 (Nursing Care Time) 그리고 간호인력의 구성 및 간호업무량 등에 대하여 신뢰성 있는 의사결정 근거를 제공함으로써, 실효성 있는 적정간호인력 정책결정에 유의미하게 기여하고, 이를 통해 간호사의 근무여건은 물론 의료형평성도 개선하고자 하는, 상기에서 제시한 본 발명의 목적을 달성할 수 있게 된다.
또한, 본 발명은 간호인력에만 제한하지 않으며, 의료계에 종사하는 모든 의료인력에 대한 지표로 변환 및 대치하여 적용할 수 있고, 비용(Cost)대비 최대의 성과(Outcomes)를 보장하는 "적정인력"과 "최적의 적정인력 레버레인지(leverage) 포인트와 범위"를 적용할 수 있는 산업계 전반에도 응용 가능하며, 사람이 아닌 로봇과 같은 객체의 수, 객체의 투입시간, 객체의 구성, 또는 객체에 할당된 업무량 등으로 응용/적용할 수 있기 때문에, 후술하는 특허청구범위에 의해 포괄되는 범위 내에서 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백하다.
100 : 박수연의 적정간호인력 의사결정 지원시스템 {Park 's User-friendly Cloud-based Intersectional Optimized Nurse Staffing〔Sweet Spot〕 Decision-making Support System}
110 : 지표 결정부
120 : 지표 생성부
130 : 자료분석부
131: 실행 분석부
132: 정밀 분석부
133: 민감도 분석부
134: 최종 포트폴리오 수정부
140 : 적정간호인력 의사결정 지원부
150 : 고객 응대부
S100 : 예비 1단계
S200 : 예비 2단계
S300 : 자료분석단계
S310 : 실행단계
S320 : 정밀분석단계
S330 : 민감도 분석단계
S340 : 자료분석결과 수정단계
S400 : 최종처리단계
S500 : 고객서비스단계
110 : 지표 결정부
120 : 지표 생성부
130 : 자료분석부
131: 실행 분석부
132: 정밀 분석부
133: 민감도 분석부
134: 최종 포트폴리오 수정부
140 : 적정간호인력 의사결정 지원부
150 : 고객 응대부
S100 : 예비 1단계
S200 : 예비 2단계
S300 : 자료분석단계
S310 : 실행단계
S320 : 정밀분석단계
S330 : 민감도 분석단계
S340 : 자료분석결과 수정단계
S400 : 최종처리단계
S500 : 고객서비스단계
Claims (27)
- (a) 적정간호인력에 대한 전략적 의사결정 문제에 대하여;
(b) 의사결정에 고려하여야 하는 지표를 탐색 및 결정하는 예비 1단계와;
(c) 선택된 지표의 화폐가치를 추정해내는 예비 2단계와;
(d) "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거하여, 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션을 통해, 적정간호인력에 대한 추정결과를 도출해내는 자료분석단계와;
(e) 이를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 해당국가/지역/의료기관/부서에게 피드백해주는 최종처리단계를;
포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (a) 단계는:
전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 중 적어도 하나인 평가대상자 (의뢰자)가;
자신의 데이터를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 업로드 하는 것을;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (b) 예비 1단계는:
케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표와;
간호인력(Nurse Staffing) 지표와;
비용(Cost) 지표와;
그리고 통제(Covariates) 지표를;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표는:
주관적(subjective) 지표들과;
객관적(objective) 지표들을;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제4항에 대하여,
상기 주관적(subjective) 지표는:
삶의 질 (Quality of Life)이나 만족도 (Satisfaction)와 같이 "환자가 지각하고 보고하는 모든 성과지표들 (Patient-perceived, Patient-reported Outcomes)" 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제4항에 대하여,
상기 객관적(objective) 지표는:
사망률, 재입원율, 응급실 재방문율, 낙상 발생률, 욕창발생률, 요로감염 발생률, 2차 감염률, 합병증 발생률, 일상생활 기능 정도 (activities of daily living, ADL) 평가점수, 퇴원예고율, 진료 또는 치료 대기시간 등과 같이 "케어의 구조, 과정, 또는 결과를 대변하는 모든 수치계량화가 가능한 지표들" 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표는:
하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 케어의 질(Quality of Care Outcome) 지표를 대변할 수 있음을 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 간호인력(Nurse Staffing) 지표는:
"전체 간호 예비 인력" 카테고리와;
"임상현장에 투입된 실질적 간호인력" 카테고리를;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 간호인력(Nurse Staffing) 지표는:
간호인력의 수, 간호인력의 구성, 간호의 시간, 또는 간호업무량과 같이 "간호사의 근무환경을 대변하는 모든 수치계량화 할 수 있는 지표들"중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 간호인력(Nurse Staffing) 지표는:
하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 간호인력(Nurse Staffing) 지표를 대변할 수 있음을 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 비용(Cost) 지표는:
전체비용, 직접비용, 간접비용, 기회비용 등과 같이 "대상자(들)에게 케어를 제공하는데 소요된 모든 제반비용" 지표들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 비용(Cost) 지표는:
하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 비용(Cost) 지표를 대변할 수 있음을 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 통제(Covariates) 지표는:
케어 제공기관의 규모(병상 수), 오너십(사립 또는 공립), 멤버십, 위치(도시 또는 지방) 등과 같이 "케어의 질(Quality of Care Outcomes)와 비용(Costs)에 직간접적으로 영향을 줄 수 있어서, 통제해야 하는 모든 외생변수" 지표들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제3항에 대하여,
상기 통제(Covariates) 지표는:
하나의 세부지표는 물론, 여러 개의 세부지표의 조합으로도 통제(Covariates) 지표를 대변할 수 있음을 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (b) 예비 1단계는:
자료분석에 더 요구되는 자료가 있을 경우;
"고객 응대부"를 통해 "전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 중 적어도 하나인" 평가대상자(의뢰자)에게 관련 자료요청을 할 수 있고;
평가대상자(의뢰자)는 "고객 응대부"를 통해 요청받은 자료를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 재업로드할 수 있는 "고객 서비스 단계"를;
더 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (c) 예비 2단계는:
비용분석(Cost Analysis), 비용편익분석(Cost-Benefit Analysis), 비용효과분석(Cost-Effectivenes Analysis), 비용효용분석(Cost-Utility Analysis)등과 같이 "선택된 지표의 화폐가치를 수치계량화하여 추정해낼 수 있는 모든 경제성 평가 방법들" 중 적어도 한 가지를 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제16항에 대하여,
상기 "선택된 지표의 화폐가치를 수치 계량화" 하여 추정 및 산출되는 지표는:
비용분석(Cost Analysis)이나 비용편익분석(Cost-Benefit Analysis)을 통해 추정된 달러 또는 원 (dollar or won)과 같은 금전적 수치지표와;
비용효과분석(Cost-Effectiveness Analysis)이나 비용효용분석(Cost-Utility Analysis) 등을 통해 효용(Utility), Quality-adjusted life years(QALYs), 또는 Disability-adjusted life years(DALYs) 등으로 추정된 가치지표를 비용편익분석 (Cost-Benefit Analysis)을 통해 달러 또는 원 (dollar or won)과 같은 금전적 수치지표로 재추정하는 것을;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (d) 자료분석단계는:
"박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거, 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션을 통해 (MATLAB과 MAPLE 같은 수리학 소프트웨어 프로그램을 이용), 통제(Covariates) 지표로 대변되는 주어진 제약조건 내에서, 비용(Cost) 대비 최대의 환자 성과(Quality of Care Outcomes)를 이끌어내는 간호인력의 수와 간호시간 (nursing care time) 그리고 간호인력의 구성 및 간호업무량 등에 대하여 최적의 시나리오를 제시하는 단계로서;
선택된 지표로 자료분석을 하고 "적정간호인력"에 대한 각각의 포트폴리오를 생성하는 "실행단계"와;
여러 가지 지표의 조합으로 이루어진 복수 자료분석 결과에서, 교집합 (Intersection)에 속하는 "최적의 적정간호인력 지표"를 추정해내고, 그 "최적의 적정간호인력 지표"를 중심으로, 각각의 지표 조합들이 산출한 결과가 "최적의 적정간호인력 지표"와 어떻게 다른지, 얼마나 "최적의 적정간호인력 지표"에서 벗어나는지 등에 대한 세부 분석 결과를 근거로, 상황에 따른 "적정간호인력 의사결정에 대한 정책 제언"을 포함하여, 전략적 포트폴리오를 생성하는 "정밀분석단계"를;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제18항에 대하여,
상기 "적정간호인력" 지표는:
"적정간호인력의 범위"와;
"최적의 적정간호인력 레버레인지(leverage) 포인트"를;
포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (d) 자료분석단계는:
"실행단계"와 "정밀분석단계"에서 생성된 각각의 포트폴리오에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulations)을 이용하여 적정간호인력 추정계수 (values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도를 분석하는 "민감도 분석단계"와;
상기 민감도 분석 결과, 적정간호인력 추정계수 (values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도가 기준치를 벗어나는 경우, 대응 시나리오를 생성하고, 생성된 대응 시나리오에 따라 해당 포트폴리오를 수정하는 "자료분석결과 수정단계"를;
더 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (e) 최종처리단계는:
(d) 자료분석단계에서 생성된 포트폴리오들을 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 "전 세계, 해당국가, 해당지역, 해당 의료기관, 해당부서" 중 적어도 하나 이상의 평가 대상자(의뢰자)에게 피드백해주는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제1항에 대하여,
상기 (e) 최종처리단계는:
(d) 자료분석단계에서 생성된 포트폴리오와 적정간호인력에 대한 의사결정 정책 제언에 대하여, "전 세계, 국가, 지역, 의료기관, 또는 부서별 중 적어도 하나인" 평가대상자(의뢰자)와의 커뮤니케이션을 통해 상호 간의 이해진작을 도모하고;
향후 의뢰자의 요구(needs)에 보다 민감하게 대응할 수 있도록, 모든 커뮤니케이션 내용을 녹음 및 기록으로 남기고, 이를 근거로 빅데이터 분석방법을 통해 의뢰자의 요구사항을 파악 및 반영하는 "고객 서비스 단계"를;
더 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 적정간호인력에 대한 전략적 의사결정 문제에 대하여;
(1) 의사결정에 고려하여야 하는 지표를 탐색 및 결정하는 "지표 결정부"와;
(2) 선택된 지표의 화폐가치를 추정해내는 "지표 생성부"와;
(3) "박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거하여, 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션을 통해, 적정간호인력에 대한 추정결과를 도출해내는 "자료분석부"와;
(4) 이를 "클라 우드 기반 적정간호인력 의사결정 지원시스템"을 통해 전 세계/국가/지역/의료기관/부서에게 피드백해주는 "적정간호인력 의사결정 지원부"를;
포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제23항에 대하여,
상기 (3) 자료분석부는:
"박수연의 적정간호인력 추정 이론"에 근거, 수학적 프로그래밍 또는 시뮬레이션을 통해 (MATLAB과 MAPLE 같은 수리학 소프트웨어 프로그램을 이용), 통제(Covariates) 지표로 대변되는 주어진 제약조건 내에서, 비용(Cost) 대비 최대의 환자 성과(Quality of Care Outcomes)를 이끌어내는 간호인력의 수와 간호시간 (Nursing Care Time) 그리고 간호인력의 구성 및 간호업무량 등에 대하여 최적의 시나리오를 제시하는 부서로서;
선택된 지표로 자료분석을 하고 "적정간호인력"에 대한 각각의 포트폴리오를 생성하는 "실행분석부"와;
여러 가지 지표의 조합으로 이루어진 복수 자료분석 결과에서 교집합 (Intersection)에 속하는 "최적의 적정간호인력" 지표를 추정해내고, 그 "최적의 적정간호인력" 지표를 중심으로, 각각의 지표 조합들이 산출한 결과가 "최적의 적정간호인력" 지표와 어떻게 다른지, 얼마나 "최적의 적정간호인력" 지표에서 벗어나는지 등에 대한 세부 분석 결과를 근거로, 상황에 따른 "적정간호인력 의사결정에 대한 정책 제언"을 포함하여 전략적 포트폴리오를 생성하는 "정밀분석부"와;
"실행단계"와 "정밀분석단계"에서 생성된 각각의 포트폴리오에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 (Monte Carlo simulations)을 이용하여 적정간호인력 추정계수 (values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도를 분석하는 "민감도 분석부"와;
상기 민감도 분석 결과, 적정간호인력 추정계수 (values of optimized parameters) 변동에 따른 민감도가 기준치를 벗어나는 경우, 대응 시나리오를 생성하고, 생성된 대응 시나리오에 따라 해당 포트폴리오를 수정하는 "최종 포트폴리오 수정부"를;
더 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제23항에 대하여,
(1) "지표 결정부"와 (4) "적정간호인력 의사결정 지원부"와의 의사소통을 통해 평가대상자(의뢰자)의 요구(needs)에 보다 민감하게 대응하기 위한 (5) "고객 응대부"를;
더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제22항과 제25항에 대하여,
(5) "고객 응대부"는 "고객 서비스 단계" 전반에 걸쳐 카카오톡, 라인, WhatsApp, Skype 등과 같은 SNS 커뮤니케이션 수단과, 이메일, 전화, PDA 등 의사소통을 전달하는 모든 IT 메신저 기기 중 적어도 하나를;
또한 평가대상자(의뢰자)와의 커뮤니케이션을 최적화하기 위한 인공지능을 활용한 "챗봇"을;
포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
- 제8항, 제9항, 제10항의 지표는
간호인력에만 제한하지 않으며, 의료계에 종사하는 모든 의료인력에 대한 지표로 변환 및 대치하여 적용할 수 있고;
비용(Cost)대비 최대의 성과(Outcomes)를 보장하는 "적정인력"과 "최적의 적정인력 레버레인지(leverage) 포인트와 범위"를 적용할 수 있는 산업계 전반에도 응용 가능하며;
사람이 아닌 로봇과 같은 객체의 수, 객체의 투입시간, 객체의 구성, 객체에 할당된 업무량 등으로 응용 및 적용하는 것을;
더 포함하는 것을 특징으로 하는 적정간호인력 의사결정 지원시스템.
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Cited By (1)
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