병원 IPD 시스템의 확장성 있는 설계: 어떻게 구축했고 배웠는가

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

DevOps

모듈화된 마이크로서비스 아키텍처 (Admission/Discharge, Bed Manager, EMR Integration 등)로 다양한 팀의 작업 흐름 분리
MQTT, Redis, Socket.IO 활용한 실시간 환자 데이터 통신 및 의료 장비와의 연동
RBAC + JWT 기반의 세분화된 권한 관리 (vitals:read, medication:write 등)와 구조화된 로깅 (HIPAA/GDPR 준수)

- 6개 핵심 서비스 구축: Admission/Discharge, Bed Manager, EMR Integration, Nursing Interface, Billing, Lab/Pharmacy APIs

- 팀별 UI 분리: 의사(최소 UI), 간호사(환자 모니터링), 행정(등록 로그) 등 역할 기반 접근 제어(RBAC)

- 내부 통신 프로토콜: REST/gRPC 사용, 비동기 이벤트 처리 위해 Kafka 활용

- 의료 장비와의 실시간 연동: MQTT로 웨어러블 모니터 데이터 수집 → Redis Pub/Sub → Socket.IO로 의료 팀 대시보드 알림

- 사례: 산소 수준 감소 시 즉시 알림 → 간호사 대시보드와 실시간 심호흡 데이터 동기화

- 데이터 흐름: Medical Device → MQTT Broker → Redis Channel → Real-Time UI

- FHIR 표준 사용: DiagnosticReport, MedicationRequest 매핑으로 실험실(LIMS), 약국, 보험 API 통합

- 어댑터 분리: 병원별 시스템 차이 대응, 로ose coupling 설계 적용

- 5단계 검증 엔진: 의사 최종 회진, 간호사 노트 업데이트, 최종 청구서 계산, 약물 확인, 보고서 전달

- AI 기반 예측 모델: 퇴원 시간 예측 (진료 진행도, 작업 완료도 기반) → 실무 적용 시 시간 절약 효과

- JWT 기반 권한 검증: vitals:read, medication:write 등 권한 범위 내 접근 제어

- 모든 액션 구조화 로깅: 환자 이동 시간, 약물 서명자 등 HIPAA/GDPR 준수

- 로그 관리: 실시간 문제 디버깅 및 규정 준수 확인 목적

모듈화된 마이크로서비스 + 실시간 통신 프로토콜 (MQTT/Redis/Socket.IO)을 통해 의료 시스템의 신속한 대응 능력 구축
FHIR 표준과 로ose coupling 어댑터로 외부 시스템 통합 유연성 확보
RBAC + JWT + 구조화 로깅을 통해 보안 및 규제 준수 달성
AI 기반 퇴원 예측 엔진 도입으로 운영 효율성 향상
"응급실처럼 설계"하는 태도가 시스템 신뢰성과 사용자 경험에 필수적