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이이다(飯田)시립병원이 세일즈포스를 통해 클라우드 도입 확대
소규모로 시작하여 생성AI 활용으로 발전

이이다시립병원은 분산되어 있던 데이터의 연계·관리에 클라우드 서비스를 도입해 업무 효율화를 추진하고 있다. 초기 비용을 시산해본 결과, 실패 비용이 온프레미스보다 낮기 때문에 클라우드화를 결정. 소규모로 시작해 서비스 도입·자체 개발을 추진하여 AI(인공지능) 활용으로까지 발전시켰다고 한다.

“실패하면 도중에 계약을 해지하면 되고, 그럴 경우 온프레미스보다 초기 단계의 손실액도 낮출 수 있다”. 이이다시립병원의 구마가야(熊谷) 의료정보 담당자는 이이다시립병원의 정보계 시스템을 클라우드로 확장하는 것을 결정한 이유 중 하나를 이렇게 말한다.

이이다시립병원은 2022년부터 정보계 시스템에 대해 각종 클라우드 서비스 도입과 클라우드 환경에서의 시스템 자체 개발에 착수했다. 소규모로 시작한 클라우드 활용이었지만, 실패하지 않고 계속 확대해 나간 결과, 올해에는 원내 정보 정리에 생성 AI(인공지능)를 활용하는 단계까지 발전. 7월 이후, 생성 AI를 검증에서 실제 운용으로 전환한다는 목표도 세웠다.

-- 다른 병원과의 정보 연계에 높은 코스트 소요 --
이이다시립병원은 나가노(長野)현의 남부, 이이다(飯田)시와 시모이나(下伊那) 지역의 의료를 담당하는 지자체 병원이다. 인근 주민 약 15만 명을 진료 대상으로 하는 지역의 핵심 병원이며, 하루 800명 이상의 외래 환자가 방문하고, 그 중 약 85%가 지역 병원 등으로부터의 소개이다. 응급환자도 받고 있어 다루는 정보도 많다.

이러한 배경 때문에 타 병원과의 정보 연계에 방대한 인력 및 시간이 소비된다는 점이 과제였다. 예를 들면, 지역 병원 등 병원 외부로부터의 문의는 전화 등 아날로그가 중심이었다. 인력 부족 속에서 이런 방식을 계속 유지해 나가는 것은 어려웠다. 그래서 이이다시립병원은 지역 의료 연계에 있어서의 정보 일원화를 위한 방법으로 클라우드 도입을 검토했다.

이이다시립병원에서는 2004년에 전자 진료기록카드를 도입한 이후, IT부문에 소속되어 있는 1~2명의 시스템 엔지니어를 중심으로 지금까지 누계 200개 이상의 시스템을 온프레미스로 자체 개발해 왔다. 취업관리 시스템과 입원 지원 시스템, 병원 내 호출 시스템 등 다양하다. 구마가야 의료정보 담당자는 “지금까지 자체 개발에서 쌓아온 노하우가 클라우드 도입에서도 활용되었다”라고 말한다.

-- 바쁜 직원들을 위해 BI 툴 도입 --
본격적인 클라우드 도입의 단초가 된 것은 2022년, 미국 세일즈포스의 BI(Business Intelligence) 툴 ‘Tableau’를 도입해, 병원 정보의 분석 환경을 정비한 것이었다. 구마가야 의료정보 담당자는 “회의 시에, 예를 들면, ‘이 날은 왜 환자 수가 적었는가?’라는 질문이 나와도 즉답하지 못하고 논의가 다음 회의까지 차일피일 미뤄지고 있었다. 업무가 많고 다음 회의까지의 간격도 길어 과제 해결에 시간이 걸리는 상황이었다”라고 말한다. Tableau 도입 이전에는 데이터 분석에 표 계산 소프트웨어 Excel을 사용하고 있었지만, 기능에 한계가 있었다고 한다. 즉시 분석이 가능한 Tableau가 최적이었다.

Tableau로 분석 환경을 정비하기 위해 원내 데이터 환경을 정비했다. 이이다시립병원에는 온프레미스로 복수의 데이터베이스가 존재하고 있었다. 전자 진료기록카드 시스템은 IBM의 관계형데이터베이스관리시스템(RDBMS)의 Db2, 의사(醫事) 회계 시스템은 오라클의 Oracle Database, 부문 시스템은 마이크로소프트의 SQL Server 등을 통해 데이터를 각각 관리하고 있었다. 각 데이터베이스로부터 데이터를 자동으로 추출하는 ETL(추출·변환·로드) 툴을 개발. 데이터를 정리하고 최적화한 후 데이터웨어하우스(DWH)에 저장하는 데이터 기반을 구축했다. 이 데이터 기반 정비가 이후 클라우드 활용 시의 데이터 연계에도 활용되었다.

-- 초기 비용을 4,000만엔 낮출 수 있어 --
Tableau 도입 이전, 기존의 온프레미스 시스템에서는 데이터 연계가 추진되지 않았다. 예를 들어, 병원 내에서 출산 예정인 임신부의 분만 예정일이 판명되면, 서로 다른 원내의 5가지 시스템에 입력해야 하는 등 데이터가 고립된 채 분산되어 있는 상황이었다. 환자 퇴원 시 간호사나 의사 등이 만드는 문서도 작성에 많은 시간과 인력이 필요했다. 문서를 작성하는데 전자 진료기록카드 정보를 참조할 필요가 있지만, 전자 진료기록카드 시스템 내에서 각각의 정보가 분산되어 있었기 때문이다.

그 해결책으로 떠오른 것이 세일즈포스가 제공하는 'Salesforce Service Cloud’ 도입에 따른 원내 정보계 시스템 확장이었다. Service Cloud는 SFA(영업지원)와 CRM(고객관계관리) 클라우드 서비스이며, 로우코드/노코드 개발 환경 등도 제공한다. 세일즈포스의 서비스 및 Service Cloud를 통해 자체 개발한 애플리케이션 등은 데이터 연계가 용이해진다.

클라우드 활용을 결정한 이유 중 하나는 온프레미스와 비교했을 때 초기 비용이 낮다는 것이다. 구마가야 의료정보 담당자는 2022년, Tableau의 도입을 검토했을 때 도입 후 수년간의 코스트를 시산. 그 결과, 첫해의 코스트가 대략 4,000만 엔 저렴하다는 사실을 알아냈다. 클라우드의 경우, 도입 후 실패해도 손실액을 낮게 억제할 수 있고, 도중에 해지할 수도 있다. 소규모로 시작해서 상황에 따라 발전시켜 나갈 수 있는 것이다.

최신 기능을 신속하게 시도할 수 있다는 점도 클라우드 활용으로 방침을 정한 이유이다. 온프레미스의 경우, 최신 기능 추가나 개선에 대해 고민해야 하지만, 클라우드는 병원 측에서 대응하지 않아도 운영 기업 측의 업데이트에 맞춰 최신 기능이 도입된다.

세일즈포스의 서비스는 직원이 스스로 인터넷으로 사용법을 검색해 이용할 수 있다는 것도 방침을 정하는데 있어 장점으로 작용했다고 구마가야 의료정보 담당자는 말한다. 세일즈포스에는 자격증도 있어 직원이 업무를 통해 스킬 업이 가능하며, 자격증 획득을 목표로 동기부여도 높아진다는 점도 매력으로 여겨졌다고 한다.

“온프레미스를 통한 자체 개발에서는 프로그래밍 언어 VB(Visual Basic)’나 ‘C#’를 사용, 이러한 프로그래밍 언어를 습득하는 것이 전제였다. 로코드/노코드 개발을 선택함으로써 개발의 허들이 낮아졌다”라고 구마가야 의료정보 담당자는 말한다.

Service Cloud는 로우 코드/노코드 개발 기능을 갖추고 있어, “우리 스스로 커스터마이징을 해 시스템을 만들 수 있다”(구마가야 의료정보 담당자). 실제로 '외부 업체의 내원 예약 시스템'이나 '지역 의료기관을 위한 활동·문의 관리 애플리케이션' 등을 Service Cloud의 표준 기능을 활용해 자체 개발해 운용한 실적도 있다.

이이다시립병원이 원만하게 정보계 시스템의 클라우드 도입을 추진해온 것처럼 보이지만, 기존의 업무 방식에 익숙해져 있는 병원 직원에게 클라우드 시스템 도입 효과 등을 이해시키는 것은 쉽지 않았다고 한다. 의사와 간호사, 그리고 많은 병원 직원들은 업무량이 많고 IT 전문가가 아니기 때문이다. 그래서 “기능성 체험을 통해 이해를 촉진시킬 수 있다고 생각, 특히 유저인터페이스(UI)에 초점을 맞춰 개발을 진행했다. 또한 간단한 기능 개발에서부터 성공 사례를 늘려, 친근하게 느낄 수 있도록 했다”(구마가야 의료정보 담당자)라고 한다.

-- 생성 AI 활용을 본격화 --
이이다시립병원의 클라우드 도입 확대는 지금도 계속되고 있다. 최신 기술의 효과를 빠르게 흡수해 업무 생산성 향상을 지속적으로 높이기 위해서이다. 2024년 5월, 이이다시립병원은 세일즈포스의 생성 AI가 포함된 AI 기능 ‘Einstein’을 이용해, 정보 연계의 자동화 등에 대한 검증에 들어갔다. Einstein은 세일즈포스의 각종 서비스의 애드온(Add-on)으로 이용할 수 있다.

Einstein을 사용하는 목적은 원내 정보의 수집, 요약, 분석 및 리포트 작성의 효율화이다. 구체적으로 이이다시립병원이 추진해온 것이 진료 시 등에 기록된 전자 진료기록카드의 데이터 등을 AI가 추출, 요약하는 것이다.

검증을 진행하고 있는 시책 중 하나가 ‘ACP(Advance Care Planning) 기록’에서의 생성 AI 활용이다. ACP 기록이란 말기 환자가 어떻게 삶을 마무리하고 싶은지에 대한 의사를 의료기관이 확인하기 위한 기록이다. 예를 들면, ‘자택에서 죽음을 맞이하고 싶다’, ‘병원에서 처치를 받고 싶다’ 등의 의사이다. 긴급 소생 조치가 필요한 환자의 의사 확인은 어렵기 때문에 많은 경우 본인의 가족 등의 의사를 우선시해 왔다. 하지만, 간병 시설이나 클리닉, 주치의가 환자와 이야기한 내용 등을 간략하게 정리한 기록이 있을 경우, 의료기관은 필요에 따라 환자의 의사를 확인할 수 있다.

“요약되어 읽기 쉬운 형태로 출력되는 등, 현재는 대체로 잘 진행되고 있다”(구마가야 의료정보 담당자). 생성 AI를 이용한 ACP 기록은 올 7월 이후 검증 단계를 마치고 실제 운용 단계로 전환될 예정이다.

Einstein에 의한 AI 도입 효과가 보이기 시작하자 이이다시립병원은 다음 스텝으로 나아가기 시작하고 있다. 올해 초, 세일즈포스의 기반 플랫폼에 AI 에이전트를 제공하는 ‘Agent force’를 도입. 원내∙외로부터의 문의 대응 자동화 등으로의 적용을 검토하고 있다.

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