AI 기반 시계열 예측으로 병원 운영 효율 극대화: Prophet & Random Forest 활용법

핵심 기술

본 콘텐츠는 병원 운영의 비효율성을 개선하기 위해 AI 기반 시계열 예측 모델(Prophet)과 회귀 모델(Random Forest)을 Python 기반으로 활용하는 실용적인 방법을 제시합니다. ER 유입량 및 검사실 수요 예측을 통해 인력 및 자원 관리 최적화를 목표로 합니다.

기술적 세부사항

• 데이터 로딩 및 전처리: Pandas를 사용하여 CSV 형태의 일별 환자 유입 데이터를 로드하고, 날짜를 인덱스로 설정합니다.
• 시계열 데이터 시각화: Matplotlib을 사용하여 과거 환자 유입량 패턴을 시각화하여 데이터의 계절성 및 특이점을 파악합니다.
• Prophet 모델 적용: Facebook Prophet 라이브러리를 사용하여 과거 데이터를 기반으로 30일간의 환자 유입량을 예측합니다. Prophet은 결측치, 급격한 변화, 공휴일 등 의료 데이터의 특성을 잘 처리하도록 설계되었습니다.
• Random Forest 회귀 모델: 환자 유입량(inflow)을 독립 변수로, 검사실 검사량(lab_tests)을 종속 변수로 설정하여 Random Forest Regressor를 사용하여 예측 모델을 구축합니다. 이는 환자 수와 검사실 수요 간의 관계를 모델링합니다.
• 모델 평가: 검사실 수요 예측 모델의 성능을 평가하기 위해 RMSE(Root Mean Squared Error)를 계산합니다.
• 통합 및 확장: 예측 결과를 Patient Management Software (PMS) 및 Lab Information Management System (LIMS)과 같은 기존 시스템과 통합하여 운영 의사결정에 활용할 수 있습니다.
• 추가 개선 방안: 공휴일, 질병 발생 추이, 날씨 등 외부 요인을 모델에 통합하거나, 예측 대상을 환자 수에서 치료 강도(acuity)로 확장하는 방안을 제시합니다.

개발 임팩트

• 운영 효율 증대: 과잉 또는 과소 인력/자원 배치를 방지하여 비용 절감 및 직원 만족도 향상에 기여합니다.
• 대기 시간 감소 및 번아웃 예방: 예측 기반의 선제적 대응으로 환자 대기 시간을 줄이고 의료진의 번아웃을 예방할 수 있습니다.
• 구체적인 성과: 실제 적용 사례를 통해 대기 시간 22% 감소, 검사실 초과 근무 18% 감소 등 측정 가능한 성과를 달성했습니다.

커뮤니티 반응

원문에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 예측 모델링 및 AI의 병원 적용에 대한 높은 관심과 실질적인 적용 사례를 공유하며 개발자 및 운영 담당자의 참여를 유도합니다.

톤앤매너

전문적이고 실용적인 톤으로, IT 개발자 및 병원 IT 담당자가 쉽게 이해하고 실제 업무에 적용할 수 있도록 구체적인 코드 예시와 함께 설명합니다.