인하대병원은 병원 간호본부와 인하대학교 간호학과 공동연구팀이 인공지능(AI) 기반 간호근무표 시스템 ‘IH-NASS’ 효과를 입증했다.

새로운 시스템 관련 논문은 최근 국제학술지 BMC Nursing(2025년 7월호)에 게재됐으며, 해당 저널은 간호학 분야 JCR 기준 상위 5%(Impact Factor=3.9)에 포함된다.

이번 연구는 인공지능 기반 간호근무표 자동화 시스템이 실제 병원 현장에서 간호사 업무환경에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 사례다. 간호인력 운영 공정성과 효율성, 나아가 환자안전까지 고려할 수 있는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다.

인하대병원은 간호사들의 근무 만족도를 높이고 교대근무로 인한 피로도와 불균형을 해소하기 위해 AI 기술을 간호인력 배치에 접목하는 방안을 지속적으로 검토해왔다.

특히 수기로 작성하던 근무표가 공정성 논란이나 관리자 부담으로 이어지는 문제를 해결하고자, 2022년 정보통신산업진흥원(NIPA)의 AI 바우처 지원사업에 선정돼 간호사 근무표 자동생성 프로그램(카이엠社 MATRON)을 도입하고 커스터마이징해 IH-NASS를 구축했다.

실제 병원 근무환경을 기반으로 설계된 이 시스템은 2023년부터 전(全) 병동에 도입, 운영 중이다.

연구는 인하대병원 14개 병동에서 근무하는 3교대 간호사 253명을 대상으로 2022년 12월 수기 근무표와 2023년 12월 AI 자동 근무표를 비교해 분석했다.

그 결과, 신규 간호사의 주간근무 배치 비율은 1년 새 80.5%에서 71.8%로 낮아졌다.

경험 기반 인력 배치가 가능해지면서, 간호 관리자들 교육 부담은 줄고 환자안전 강화에도 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났다. 숙련도가 낮은 신규 간호사의 주간 근무 집중은 업무 효율과 안전에 부담이 될 수 있기 때문이다.

또 건강에 비효율적인 야간-오프-오후(Night-Off-Evening, NOE) 스케줄은 19.7%에서 10.3%로 줄었고, 연속 휴무일은 1.3일에서 1.7일, 주말 휴무일은 1.0일에서 1.3일로 각각 증가했다. 평일 야간 근무시간도 32.1시간에서 28.5시간으로 감소, 전반적인 근무 질이 향상된 것으로 확인됐다.

최화숙 인하대병원 간호본부장은 “이번 연구는 인공지능 기반 근무표 자동화시스템이 단순 편의성에 그치지 않고, 간호사 직무만족도와 근무환경에 실질적인 변화를 입증했다”며 “향후 간호인력 관리의 디지털 전환과 스마트병원 구축에 있어 의미 있는 전환점이 될 것”이라고 말했다.