'로보틱 프로세스 오토메이션(RPA; Robotic Process Automation)'은 단순 반복 업무 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 로봇 시스템입니다. 데이터 입력처럼 과거 인간이 수동으로 반복한 작업을 제거하는 것이 목적입니다.
l UPMC 의료 데이터 (출처: UPMC)
지난해를 기점으로 많은 기업이 도입하기 시작했지만, 업무의 전체 프로세스를 컴퓨터에 맡긴다는 거부감과 생소한 인식은 일부 업무의 실험적인 시도만으로 그치는 경우가 많았습니다. 그러나 올해 전염병 대유행으로 업무 프로세스에 큰 변화가 생기면서 RPA 활용은 선택이 아닌 필수로 받아들여지고 있습니다. 코로나19의 예방과 치료의 최전방에 있는 의료 산업도 예외는 아닙니다.
아일랜드 더블린의 더 마르테 미세리코디에 대학 병원(The Mater Misericordiae University Hospital)은 RPA 플랫폼 기업인 유아이패스(UiPath)의 로봇을 사용해 코로나19 검진 키트를 처리하고 있습니다. 환자의 검사 결과를 거의 실시간에 가깝게 수신해 감염 예방 관리 부서에 부과되는 행정 부담을 줄입니다. 모든 간호사가 로봇에 접근할 수 있어서 병원의 의료진들은 하루 약 3시간을 절약하고, 남는 시간을 환자를 돌보는 데에 할애합니다.
l 더 마르테 미세리코디에 대학 병원 (출처: https://www.mater.ie/)
코로나19는 병원의 업무 환경을 바꿔 놓았습니다. 그렇지 않아도 수많은 서류를 처리해야 하는 병원에 지속해서 신속히 관리할 질병이 추가되었고, 심각한 전염은 데이터 처리에 대한 요구를 극대화했습니다. 데이터 처리 외 업무량도 함께 증가한 탓입니다. RPA는 의료진들을 데이터 작업으로부터 떼어놓으면서 다른 업무에 집중할 수 있게 돕고 있습니다.
유아이패스 CEO 다니엘 디네스(Daniel Dines)는 “우리는 RPA 플랫폼의 도움으로 코로나19 확산에 대처하고, 새로운 운영 모델로 전환함에 따른 고객에 대한 지원을 제공하고자 많은 투자를 받고 있다.”라고 말했습니다. 유아이패스는 RPA가 의료 산업 체제를 바꿔 놓을 수 있다고 주장합니다. 코로나19의 여파가 체제 전환에 대한 필요성을 가속했고, 그에 따라서 의료 기관에 RPA 소프트웨어를 무료로 제공하고 있는데, 실질적인 성과가 나타나면서 의료 산업에 RPA를 도입하려는 시도가 폭발적으로 증가하고 있는 것입니다.
더 마르테 미세리코디에 대학 병원의 사례에서 알 수 있는 것처럼 RPA 플랫폼은 두 가지 뚜렷한 특징을 지녔습니다.
먼저 'IT 관리자 외 직원들의 접근 권한이 자유롭다.'라는 것입니다. 과거 컴퓨터를 이용한 데이터 관리는 IT 관리자의 몫이었습니다. 데이터 처리를 위한 소프트웨어는 숙련자가 아니면 다루기 쉽지 않았기 때문입니다.
RPA 플랫폼은 업무 시간을 빼앗기거나 단순 반복 업무를 하지 않는 직원들이 쉽게 사용할 수 있도록 고안되었기에 접근 권한을 부여할 수 있습니다. 데이터의 관리 및 처리는 로봇이 수행하기에 프로세스가 간소화한다는 게 이유입니다. 그래서 간호사들도 로봇 활용에 권한을 얻고, 수집한 데이터를 신속하게 처리할 수 있었던 것입니다.
RPA 플랫폼의 또 다른 특징은 '연결'입니다. RPA는 데이터를 처리할 뿐만 아니라 다른 업무와 연결해서 디지털 시너지를 더하기에 적합합니다. 코로나19 검진 키트를 처리한 데이터를 분류해 감염 상황을 보고하고, 시민들에게 전달하는 체계 구축의 파이프가 되는 것이죠. 이로써 감염 예방 부서는 데이터를 수신하기 위한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 행정 직원들도 데이터 관리와 처리 외 업무에 더 집중할 수 있습니다.
로봇은 70년대 자동차 산업에서부터 본격적으로 사용되기 시작했습니다. 로봇은 작업 흐름, 프로세스, 운영 방침을 변화시켰고, 수십 년 동안 구조화되면서 현대 산업 생산에서 빠질 수 없는 존재가 되었습니다. 다만, 변화한 건 로봇만이 아니었습니다.
시장 요구에 맞춰서 프로세스와 기술도 변화가 생겼으며, 기계, 도구, 재고, 물류 등 생산 요소를 네트워크로 연결해 유기적인 제조 환경으로 품질과 생산성을 높이는 의사결정이 필요했습니다. 그래서 물리적 로봇이 아닌 소프트웨어 로봇의 필요성이 증가했고, 소프트웨어 능력까지 포함한 지능형 생산 공장 모델을 스마트 팩토리(Smart Factory)로 분류하게 됩니다.
그런데 소프트웨어 로봇의 자동화 능력은 공장을 넘어서 다른 분야에도 적용할 수 있었습니다. 모든 업무 환경에는 일정한 프로세스가 존재하고, 프로세스는 데이터를 낳고, 이들을 처리하기 위한 단순 반복 업무는 제거할 수 없었으니 말입니다. 더군다나 단순 반복 업무는 ‘어떻게 처리하느냐’에 따라서 전체 프로세스의 비용 및 시간을 절감할 수 있기 때문에 프로세스를 밑바닥부터 뜯어고치게 하는 원인이 되기도 합니다.
소프트웨어 로봇은 단순 반복 업무를 효과적으로 해결함으로써 프로세스 발견을 핵심을 다른 업무에 둘 수 있게 지원할 수 있었고, 체계적인 RPA 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 복잡한 프로세스를 수행하는 의료 산업도 예외가 아닙니다.
l LG CNS RPA 활용도
RPA는 크게 세 가지 분야에서 의료 산업을 지원합니다.
첫 번째는 '비정형 문서의 데이터 처리'입니다.
의료 전문가들은 구조화하지 않은 문서로부터 걸맞은 데이터를 찾기 위해 시간을 투자합니다. 매일 증가하는 엄청난 분량의 환자 데이터의 처리는 정확성, 일관성, 시간 단축에 어려움을 가중합니다.
인도의 대형 병원 체인인 맥스 헬스케어(Max Healthcare)는 병원 전체에 RPA를 도입해 데이터 업무 완료 시간을 50% 이상 단축했고, 가시적인 비용 절감 효과를 가져왔습니다. 3개 프로세스에 대한 최소 투자로 미지급금을 회수함으로써 12개월 동안 1,000만 루피(약 1억 6,000만 원)을 절감할 수 있었죠.
두 번째는 일일 업무 프로세스 관리입니다.
대부분 의료 기관이 환자 등록 및 예약 관리, 차트 관리, 클레임 처리와 같은 일일 관리 업무에 많은 시간을 씁니다. 일반적인 스프레드시트나 워드프로세서를 활용하기도 하고, 전문적인 소프트웨어도 도입하지만, 보고서를 통한 문서화 작업은 여전히 사람의 손을 거쳐야 합니다.
미국 피츠버그 대학 병원(UPMC; University of Pittsburgh Medical Center)은 리스크 관리를 위해 차트의 통찰력을 발견하는 과정에서 병목 현상을 겪었습니다. 부실하거나 불확실한 환자 데이터는 프로세스를 지연시켰고, 다른 업무에도 지장을 주었죠. 이러한 문제를 해결하고자 병원은 RPA 도입으로 프로세스 관리를 자동화했습니다.
병원 내 다양한 부서의 임상 정보를 훨씬 빠르게 처리해 의료 서비스 능력이 향상했고, 환자의 리스크를 조정해 병목 현상을 제거했습니다. 신규 IT 관리자를 채용하지 않고도 기존 시스템에 RPA를 더했을 뿐인데, 등록된 기반 고객이 2배나 증가했으며, 하루 평균 200명의 환자 관련 문서에서 통찰력을 추출할 수 있게 되었습니다.
세 번째는 '원격 의료 지원'입니다.
비대면 서비스가 늘어난 시점에 의료 서비스도 원격 의료를 실현할 길목에 있습니다. 지금까지 원격 의료의 큰 어려움은 데이터였죠. 의사가 환자를 마주하지 않기 때문에 부족한 데이터에 의존해 의료 서비스를 제공한다는 불확실성이 항상 존재했습니다. 더군다나 업무 프로세스가 작용하는 의료 기관 내 서비스가 아닌 벗어난 외부 서비스는 프로세스를 헤집을 수 있는 잠재적 문제이기도 했습니다.
RPA의 빠른 문제 해결 능력은 병원 내 의료 서비스와 원격 의료 서비스의 프로세스에 일관성을 부여합니다. 또한, 원격 의료로 발생한 데이터의 분류 및 처리에 일정한 규칙을 두는 거로 환자 리스크를 파악해 병원 내방과 같은 의사 결정에 도움을 줌으로써 프로세스에 정체 구간이 생기지 않도록 합니다. 클라우드나 IoT(사물인터넷) 등 기술과 결합하면 원격 진료 프로세스를 더 간결하고, 정확하게 구현할 수 있습니다.
이처럼 RPA를 통한 자동화는 현재의 의료 산업 문제만 아니라 앞으로 맞이할 문제까지 해결하는 데에 꼭 필요한 기술입니다. 지능형 생산 공장처럼 시장 요구와 기술 변화, 서비스 요소의 네트워크 연결로 효율적인 업무 프로세스가 서비스 품질에 영향을 끼치는 의사결정으로 이어지게 된 시점이므로 ‘지능형 의료기관’ 또는 ‘의료 산업의 스마트 팩토리화’라고 할 수 있는 RPA 자동화는 포스트 코로나 시대를 대비할 가장 중요한 기술 동향으로 떠올랐습니다.
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글 l 맥갤러리 l IT 칼럼리스트
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