병원은 인력 부족, 노후화된 인프라, 한계에 부딪힌 재무 모델 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 미국 병원 협회(American Hospital Association)는 미국이 2033년까지 최대 124,000명의 의사 부족에 직면할 것으로 예상합니다. 증가하는 수요를 충족하고 은퇴하는 간호사를 대체하려면 매년 최소 200,000명의 간호사를 고용해야 합니다.
방정식을 바꾸지 않으면 수학은 합산되지 않습니다.
답은 더 많은 사람이 아니라 더 스마트한 시스템에 있을 수 있습니다. 자동화, 로봇공학, 인공지능은 병원의 이동, 관리, 진료 제공 방식을 조용히 바꾸고 있습니다. 그리고 제조 부문의 변화가 어떤 징표가 된다면 의료 분야의 다음 도약은 배후에서 작동하는 기계에서 나올 것입니다.
스마트 병원의 새로운 구조
모든 병원은 모든 것을 계속 운영하는 물류-, 즉 보이지 않는 공급품, 약품, 장비의 흐름에 의존합니다. 시스템이 불안정해지면 임상의는 기다리게 되고 환자는 지연되며 비용은 급증하게 됩니다.
Tecsys 연구에 따르면 간호사 시간의 15~20%가 직접적인 환자 진료를 제공하기보다는 재고 관리에 소요되는 것으로 나타났습니다. 이는 이미 얇아진 시스템에서 엄청난 비효율성을 나타냅니다.
자동 가이드 차량(AGV), 자율 이동 로봇(AMR) 및 AI{0}} 기반 재고 시스템은 병원이 조용하고 효율적이며 끊임없이 운영되는 - 방식을 변화시키고 있습니다. 이제 로봇은 시설 층 전체에 리넨, 식사 및 약물을 운반합니다. AI는 공급품이 언제 부족해질지 예측합니다. 디지털 트윈은 병원 흐름을 시뮬레이션하여 병목 현상이 발생하기 전에 예방합니다.
예를 들어, Cleveland Clinic과 Cedars{0}}Sinai에서는 여러 로봇이 일상적인 분만을 처리하여 간호사가 환자에게 집중할 수 있도록 해줍니다. 결과는? 처리 속도가 빨라지고 인건비가 낮아지며 직원 만족도가 높아집니다.
Cleveland Clinic은 AGV로 자재를 처리합니다.
Cleveland Clinic은 AGV를 사용하여 메인 캠퍼스와 서비스 센터 전체의 물품 이동을 간소화하는 미국에서 가장 진보된 병원 물류 로봇 시스템 중 하나를 구현했습니다.
Schachinger Group은 Cleveland Clinic의 메인 캠퍼스와 서비스 센터 간 자재 이동을 위한 최상의 솔루션을 결정하기 위해 수동 운송 방법, 전기 예인선 및 카트, 플랫폼 차량, AGV 및 기타 로봇을 포함한 여러 가지 자재 처리 옵션을 평가했습니다.{0}}
연구 결과를 토대로 AGV를 선택했습니다. 이 시스템에는 81개의 자율 주행 운송 장치와 1,000개 이상의 카트가 포함되어 있으며 병원의 계획된 1,400개 병상 용량을 지원하는 데 필요한 약 4,800개의 카트 이동을 함께 수행합니다.
매일 AGV는 린넨, 소모품, 폐기물, 식사, 멸균 기구, 의약품 및 의료 장비와 같은 깨끗하고 오염된 품목을 포함하여 광범위한 자재를 이동하면서 총 1,000마일 이상을 이동합니다.
일상적인 운송 작업을 자동화함으로써 클리블랜드 클리닉은 직원들이 환자 치료에 집중하는 동시에 위생과 작업 흐름의 일관성을 개선할 수 있게 되었다고 말했습니다. 로봇 공학 프로그램은 병원의 공급망과 시설 운영의 필수적인 부분이 되었으며 대규모 병원 자동화의 모델 역할을 했습니다.-
Cedars-Sinai는 모바일 로봇의 조합을 사용합니다.
Cedars-Sinai Medical Center는 AGV와 AMR의 조합을 통해 자동화된 자재 운송 시스템도 도입했습니다. Diligent Robotics 및 FMC Technologies(현재 JBT Corp.의 일부)의 시스템을 포함하여 거의 28대의 로봇이 Cedars{4}}Sinai 홀을 하루 24시간 이동합니다.
각각 약 1,000파운드(453.5kg)의 무게를 지닌 이 차량은 병원 타워 내 전용 엘리베이터, 복도 및 서비스 층을 통과하며 매일 최대 20톤의 수술 용품, 리넨, 음식 및 폐기물을 운반합니다. 로봇의 경로는 인간 작업자와의 접촉을 최소화하도록 설계되었지만 필요할 때 사람들과 안전하게 상호 작용할 수 있는 장비도 갖추고 있습니다.
또한 병원은 여러 건물에 걸쳐 수술 케이스 카트, 오염된 리넨 흐름 및 생물학적 유해 폐기물을 처리하는 AGV 시스템의 물류 전담 역할을 광고합니다. Cedars-Sinai의 시스템은 대규모 의료 시설에서 로봇을 내부 물류에 통합하여 효율성, 직원 만족도 및 운영 처리량을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다.
공장 현장에서 병원을 위한 수업
로봇이 규칙을 다시 작성한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 미국 제조업에서 자동화는 오랫동안 생산성의 중추였으며 최신 World Robotics 보고서에 따르면 현재 381,964대의 산업용 로봇이 미국 공장에서 작동하고 있습니다.
이제 동일한 원칙인 - 정확성, 일관성 및 확장성 -이 의료 분야에도 적용되고 있습니다. 한때 조립 라인에서 AGV와 AMR이 달성한 것을 AI{3}}지원 로봇이 이제 병원에 가져오고 있습니다. 이들은 기계 수준의 신뢰성이 요구되는 반복적이고 예측 가능하며 위험이 높은 작업을 수행하고 있습니다.-
그리고 이것은 직원 교체에 관한 것이 아닙니다. 이는 작업 수행 방식을 재정의하는 것입니다.
더 많은 지능이 기계 내부로 들어갑니다.
진정한 도약은 로봇 공학뿐만 아니라 로봇 하드웨어와 함께 작동하는 AI입니다. AI는 기계가 학습하고, 적응하고, 상황에 따른-결정을 내릴 수 있는 능력을 제공합니다.
붐비는 병원 복도를 탐색하고, 즉석에서 경로를 조정하고, 다음에 필요할 위치를 예측하는 로봇을 상상해보세요. AI는 컴퓨터 비전, 머신러닝, 예측 분석을 통해 이를 가능하게 합니다. 이러한 스마트 시스템은 다음을 수행할 수 있습니다.
환자 입원 및 사례 유형에 따른 소모품 사용량 예측
중단이 발생하기 전에 비효율성을 식별하세요.
인간의 워크플로에서 학습하고 자동으로 조정
우리가 목격하고 있는 것은 지능형 자동화({0}}인간과 기계가 효율성을 위해 경쟁하는 것이 아니라 공동으로{1}}창출하는 파트너십)의 등장입니다.
병원은 지속 가능성, 확장성 및 인간에 대한 영향을 높일 수 있습니다.
자동화는 또한 지속 가능성 전략임이 입증되었습니다. 국립 의학 아카데미(National Academy of Medicine)에 따르면 의료 부문은 미국 온실가스 배출량의 약 8.5%를 차지하고 병원 진료는 해당 부문 배출량의 가장 큰 부분을 차지합니다. - 그 중 대부분은 폐기물과 비효율적인 공급망에서 발생합니다.
더 스마트한 시스템은 과잉 재고를 줄이고 만료된 약품을 최소화하며 경로 최적화를 통해 운송 배출을 줄일 수 있습니다.
동시에 직원이 수동 작업에서 벗어나는 것은 측정 가능한 인간적 영향을 미칩니다. McKinsey는 12시간 교대 근무 중 순 10~20%의 시간이 기술 지원을 통해 최적화될 수 있는 활동에 소비되어 치료 팀이 환자에게 더 많은 시간을 제공할 것으로 추정합니다.
그것은 단지 운영 효율성이 아니라 감정적 효율성입니다.
앞으로 나아갈 길: 인간의 마음을 담은 자동화
미국 의료 시스템에는 복잡성을 더할 필요가 없으며 더 명확성이 필요합니다. 자신이 지원하는 인간과 보조를 맞춰 생각하고 움직이고 적응하는 시스템은 그 비전을 현실로 만드는 열쇠입니다.
로봇 공학과 AI가 인력 부족 문제를 하루아침에 해결하지는 못하지만 가능성을 재정의하여 스마트할 뿐만 아니라 자체적으로 최적화하는-병원을 만들 수 있습니다. 효율적일 뿐만 아니라 지속 가능합니다.
우리는 이미 제조 분야에서 이러한 시나리오를 보았습니다. 문제는 자동화가 의료 서비스를 변화시킬 것인지 여부가 아닙니다. 얼마나 빨리 그렇게 될 것인가입니다. 치료의 미래는 단지 인간만의 것이 아닙니다. 인간과 기계가 완벽하게 동기화되어 작동하게 될 것입니다.