Care-Navi - 고령환자 병원 스마트 동행 디바이스

부모님과 대학병원을 방문했을 때 복잡한 동선과 절차 때문에 어려움을 겪는 모습을 보며 문제를 발견했습니다. 이를 개인적인 경험에 그치지 않고 실제 데이터로 확인하기 위해 의료서비스 이용 실태, 주민등록인구현황, 전국 병의원 현황 데이터를 분석했습니다.

분석 결과 60세 이상 의료서비스 이용 경험 91.3% 로 가장 높은 이용 계층이었고, 전북 60세 이상 고령화율 34.58%로 나타났습니다. 동시에 전북의 주요 종합·상급종합병원의 규모를 분석하면서, 고령자 × 복잡한 대형병원이 만나는 구조적 문제로 정의했습니다.

환자의 병원 이동 경로를 3단계로 재설계

Care-Navi는 단순 길 안내 기능이 아니라 병원에 도착해 진료를 마칠 때까지 발생하는 문제를 이동 → 정보·심리 → 병원 운영의 3단계로 나눠 해결하도록 설계했습니다.

1단계 — 실내 경로 안내

실제 서비스에서는 UWB·Bluetooth Beacon·Wi-Fi RTT 등을 활용해 실내 위치를 파악하는 구조를 제안했습니다.

기술적 구현 가능성을 검증하기 위해 병원의 주요 장소를 node, 이동 경로를 edge로 정의해 가상의 다층 병원 구조를 그래프로 모델링했습니다. NetworkX와 Dijkstra 알고리즘을 적용해 출발지부터 다음 진료 장소까지의 최단 경로와 예상 이동 시간을 계산하는 PoC를 구현했습니다.

거리뿐 아니라 고령자의 평균 보행 속도와 엘리베이터 평균 대기시간을 가정해 edge weight에 반영했습니다.

2단계 — 상황별 음성 케어

길을 찾은 뒤에도 고령 환자는 금식 여부, 검사 순서, 대기시간 등 계속 새로운 정보를 확인해야 합니다. 이를 위해 상황에 따라 필요한 정보를 음성으로 제공하는 개인화 안내 기능을 설계했습니다.

‘CT촬영 2시간 전’, ‘대기 중’, ‘격려’ 등의 상황을 입력받아 환자 이름과 상황별 문구를 구성하고, gTTS를 이용해 한국어 음성으로 변환하는 PoC를 구현했습니다.

3단계 — 환자 이동 데이터를 병원 운영 개선으로

Care-Navi의 가치를 환자 개인의 편의에서 병원의 프로세스 혁신까지 확장했습니다. 환자의 이동·대기 데이터가 축적된다는 가정 아래, 어떤 시간과 장소에서 병목 구간이 발생하는지를 분석하는 운영 분석 PoC를 구현했습니다.

실제 병원 데이터가 확보되지 않은 단계였기 때문에 가상 환자 500명의 이동 로그를 생성하고, 오전 9~11시 접수처·채혈실에 환자가 집중되는 시나리오를 설정했습니다.

Pandas로 시간대·장소별 환자 수를 집계하고 heatmap과 box plot으로 병목 구간 및 대기시간이 긴 장소를 시각화했습니다.

고령자를 위한 UI/UX 설계

서비스 사용자가 고령자라는 점을 고려해 복잡한 앱보다 목걸이형 휴대 디바이스를 제안했습니다. 분실 위험을 낮추고 양손을 자유롭게 사용할 수 있도록 설계했으며, 화면에는 ‘다음 진료’와 ‘도움 요청’ 두 개의 핵심 버튼만 배치했습니다.

큰 글자와 높은 대비, 음성 안내 중심의 인터랙션으로 디지털 활용 부담을 최소화했습니다.

환자 경험에서 병원 AX로

Care-Navi의 목표는 안내 디바이스 하나를 만드는 데서 끝나지 않았습니다. 환자에게는 이동·절차·정보를 연결한 일관된 병원 경험을 제공하고, 병원에는 축적된 이동 데이터를 기반으로 병목 구간과 대기 프로세스를 분석할 수 있는 구조를 제안했습니다.

환자 경로와 병원 운영 프로세스를 하나의 데이터 흐름으로 연결해 환자 경험 개선과 운영 효율화를 동시에 고려하는 서비스 구조를 설계했습니다.

확장 방향

초기 적용 대상을 대학병원·지역 거점 종합병원으로 설정하고, 이후 복잡한 동선을 가진 대형 관공서·KTX역·공항 등 고령자가 이용하기 어려운 공공시설로 확장할 수 있는 서비스 구조를 제안했습니다.

배운 점

사용자에게 기술을 더 많이 제공하는 것보다 사용자가 실제로 겪는 불편함을 먼저 이해하는 것이 서비스 설계의 출발점이라는 점을 배웠습니다.

환자의 길 찾기 문제를 하나의 기능으로 해결하는 데 그치지 않고, 이동·정보·대기라는 문제를 단계별로 구조화하고 각 단계의 PoC를 만든 뒤, 여기서 발생하는 데이터를 다시 병원 운영 개선으로 연결하면서 사용자 경험과 운영 프로세스를 함께 설계하는 AX 관점을 경험했습니다.