CASE 092026.08 착수병상 운영 · 의료
에이전틱 AI 기반 응급실 환자 수용 최적화
명지병원경기북서부 권역응급의료센터 · 680병상
“데이터는 이미 있는데, 병상 운영에 필요한 판단 기준이 정리돼 있지 않았습니다.”
문제
응급환자가 내원하면 접수·초진·검사·협진을 거쳐 입원이 결정되고 병동·중환자실로 이동합니다. 병상 현황 파악과 이동 조율이 전화·수기·담당자 경험에 의존해, 병목은 사후에야 확인됐습니다.
- 이동 지연 — 입원 결정 환자가 응급실 병상을 계속 점유
- 데이터 파편화 — 응급실·병동·원무·간호·이송 정보가 OCS·EMR·ERP에 분산
- 암묵지 미구조화 — 전문가 판단 기준이 AI가 이해 가능한 형태로 정리되지 않음
적용
특정 병원 내부 개선에 그치지 않고, 전국 권역응급의료센터·중소종합병원에 적용 가능한 응급실 병상관리 AI 표준모델 개발
- 1 · 현장 암묵지 추출 — 응급의학과·간호·원무·이송 담당자 인터뷰와 업무 섀도잉으로 판단 기준을 정리합니다. 환자·보호자 여정을 따라가며 진료 외 과정의 병목도 확인합니다.
- 2 · 소버린 온톨로지 구축 — 병상·환자·병동·부서 간 관계를 AI가 조회와 판단에 활용할 수 있는 구조로 연결합니다.
- 3 · 병원 실행 조직 검증 — 병원 실행 조직 MJAX 어벤저스가 온톨로지를 직접 검토하고 수정·보완합니다.
- 4 · 에이전틱 오케스트레이션 — 병상 조회·입원대기 예측·이동 가능성 판단·선제 조치 권고·부서 알림을 하나의 흐름으로 연결하고, 의료진이 결과를 검증합니다.
목표
30% ↓
입원대기시간
목표입원 결정 → 실제 이동
20% ↓
응급실 체류시간
목표내원 → 퇴원·병동 이송
50% ↓
병상 의사결정 시간
목표현황 조회 → 결정
- 목표
병목 탐지 정확도 80% 이상
- 목표
응급실 수용률 10% 개선
- 목표
입원대기 예측 정확도 75% 이상
- 목표
AI 권고 수용률 50% 이상
착수 후 기준선을 확정해 이후 개선 폭을 측정합니다. PoC 범위에서는 전면 EMR 실시간 연동 대신 엑셀 로그·병상 가동률·목업 데이터를 우선 활용하고, 모든 데이터는 비식별화합니다. 중소벤처기업부 민관협력 오픈이노베이션 과제 · 협약기간 2026.06–2027.01.
실측 운영 환경에서 확인된 결과 · PoC PoC 범위 내에서 확인된 결과 · 목표 진행 중인 과제에서 설정한 목표치 · 추정 명시된 가정을 바탕으로 계산한 값