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병원의 간호사 근무표에는 병동별 필요 인원부터 근무조, 숙련도, 휴게시간, 휴가 일정까지 여러 조건이 동시에 반영된다. 한 사람의 일정이 변경되면 다른 구성원의 배치에도 영향을 줄 수 있어 근무표를 작성하고 수정하는 과정에서 상당한 관리 업무가 발생한다.

산업 AI 최적화 솔루션 기업 주식회사 오믈렛(대표 박진규)과 중앙대학교광명병원(병원장 정용훈)이 이러한 간호 인력 운영 업무에 AI와 수학적 최적화 기술을 적용하는 공동 연구를 진행한다.

양사는 9월 21일 ‘의료 AI 기반 간호 업무 효율화 및 병원 운영 최적화 솔루션 공동 연구·사업화’를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.

첫 연구 과제는 ‘간호사 스케줄링 AI 에이전트’다.

일반적인 일정 관리와 달리 병원의 간호 인력 스케줄링에는 다양한 제약조건이 적용된다. 병동별 필요한 인원을 확보하면서 근무 형태와 숙련도를 고려해야 하고 휴게시간, 휴가, 개별 일정 등도 함께 반영해야 한다.

오믈렛은 이를 ‘조합 최적화(Combinatorial Optimization)’ 기술로 분석한다. 주어진 조건과 목표를 수학적으로 모델링하고 가능한 조합을 계산해 근무 일정 수립을 지원하는 방식이다. 생성형 AI도 시스템 활용 과정에 결합한다.

시스템 개발 과정에서는 병원이 실제로 사용하는 운영 규칙이 중요한 데이터가 된다. 중앙대학교광명병원은 간호 인력 운영 과정에서 적용되는 조건과 현장 요구사항을 제시하고 오믈렛은 이를 최적화 모델에 반영하는 방식으로 공동 연구를 진행할 예정이다.

AI가 의료진의 판단을 대신하는 구조가 아니라 반복적인 일정 조정과 조건 검토 과정에서 관리자의 의사결정을 지원하는 것이 연구 방향이다.

연구 범위에는 병원 내부 물류 이동과 의약품·의료 소모품 재고 관리도 포함될 예정이다. 각 업무 역시 인력과 시간, 이동 거리, 재고 등 여러 조건을 함께 고려해야 한다는 점에서 최적화 기술을 적용할 수 있는 영역으로 검토되고 있다.

정용훈 중앙대학교광명병원 병원장은 “간호사들이 행정 업무에 사용하는 시간을 줄이고 환자에게 집중할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다”며 “실제 의료 현장에서 필요한 문제를 중심으로 AI 적용 분야를 찾아가겠다”고 말했다.

박진규 오믈렛 대표는 “의료 현장의 스케줄링은 여러 조건이 동시에 작용하는 최적화 문제”라며 “중앙대학교광명병원과 현장의 운영 조건을 분석해 의료진의 업무에 활용할 수 있는 기술을 연구하겠다”고 밝혔다.