Air pollution and meteorological drivers of hospital medical consumables demand: a hybrid forecasting approach for inventory optimization

병원은 사람의 흐름과 물자의 흐름이 완벽하게 조화를 이루어야 하는 거대하고 복잡한 생태계입니다. 환자가 갑작스러운 질병으로 도착했을 때, 병원은 즉시 적절한 도구를 갖추고 있어야 합니다. 하지만 이러한 도구들이 정확히 언제 필요할지 예측하는 것은 어려운 퍼즐입니다. 특히 의료 물품에 대한 수요는 단순히 환자 수에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 병원 외부의 세계에 의해서도 영향을 받기 때문입니다. 우리가 마시는 공기와 우리가 경험하는 날씨는 의료 서비스를 찾는 사람들의 수를 미묘하게, 때로는 극적으로 변화시킬 수 있습니다. 수년 동안 병원 관리자들은 과거 몇 달간의 데이터를 바탕으로 한 단순한 추측에 의존하여 재고를 주문해 왔으며, 이러한 방식은 중요한 물품이 부족해지거나 비싼 물품이 선반 위에 사용되지 않은 채 방치되는 결과를 자주 초래했습니다. 하늘과 공기 그 자체가 이러한 필요를 예측하는 데 사용될 수 있는지에 대한 의문은 병원 물류의 맥락에서 오랫동안 탐구되지 않은 영역으로 남아 있었습니다.

베이징 공군 의무 센터의 연구진은 매우 다른 두 가지 유형의 의료 물품인 중재용 가이드와이어(interventional guidewires)와 소독 용품(disinfection supplies)을 조사함으로써 이 연결 고리를 조사하기로 했습니다. 가이드와이어는 의사들이 복잡한 시술 중에 혈관을 탐색하기 위해 사용하는 가늘고 유연한 도구로, 대개 계획된 수술에 사용되는 고가의 고부가가치 품목입니다. 반면, 소독 용품은 장비와 병실을 세척하고 살균하는 데 사용되는 일상적인 재료로, 비용은 낮지만 감염 위험이 높아질 때마다 엄청나고 예측 불가능한 양으로 소비됩니다. 연구진은 2023년 1월부터 2025년 7월까지의 기간 동안 각 품목이 매일 얼마나 사용되었는지에 대한 일일 기록을 수집했습니다. 이 데이터는 온도, 풍속, 그리고 이산화질소 및 미세먼지와 같은 다양한 오염 물질 수치를 포함하여 베이징의 날씨와 대기 질에 대한 상세한 기록과 결합되었습니다. 그들의 목표는 환경이 특정 날에 왜 병원에서 이러한 품목을 더 많이 또는 더 적게 사용했는지를 설명할 수 있는지 확인하고, 현재의 방법보다 더 정확하게 이러한 수요를 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 것이었습니다.

연구진은 이 두 종류의 물품이 완전히 다르게 움직인다는 것을 발견했습니다. 가이드와이어의 수요는 매우 안정적이고 예측 가능했으며, 병원의 예정된 수술 일정을 반영하는 일정한 리듬을 따랐습니다. 대조적으로, 소독 용품의 사용량은 매우 무질서하고 변동이 심했으며, 매일 급격하게 요동쳤습니다. 평균적으로 병원은 하루에 약 15.6개의 가이드와이어를 사용했으며, 단일 일 최고 사용량은 49개에 달했습니다. 이 와이어에 지출되는 금액은 상당하여 일평균 10,000위안 이상이었습니다. 그러나 소독 용품의 사용량은 훨씬 더 불규칙하여, 일평균 165.2개를 사용했지만 일일 정점은 3,400개까지 치솟을 수 있었습니다. 평균과 정점 사이의 이 거대한 격차는 가이드와이어가 일관되고 계획된 방식으로 사용되는 반면, 소독 용품은 감염 발생이나 긴급한 병원 프로토콜 변경에 의해 주도되는 갑작스럽고 대규모적인 사건들에 영향을 받는다는 점을 시사합니다.

연구팀이 환경이 이러한 물품에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았을 때, 결과는 놀라웠습니다. 가이드와이어의 경우, 공기의 질과 날씨는 거의 아무런 영향을 미치지 않았습니다. 심지어 대기 오염이 심한 날에도 이러한 수술용 도구의 사용량은 2% 미만으로 감소했습니다. 이는 계획된 수술이 날씨에 의해 쉽게 중단되지 않는다는 점을 확인시켜 주었습니다. 하지만 소독 용품의 이야기는 완전히 달랐습니다. 대기 질이 나쁜 날에는 병원에서 이러한 품목을 현저히 적게 사용했으며, 사용량이 10% 이상 감소했습니다. 이 직관에 반하는 발견은 공기가 나쁠 때 사람들이 집에 머물거나 병원 절차가 지연되어 살균에 대한 필요가 일시적으로 줄어들 수 있음을 시사합니다. 연구진은 수십 가지의 환경 요인을 걸러내고 각 물품 유형의 특정 동인을 식별하기 위해 LASSO라는 통계 도구를 사용했습니다. 그들은 대기질 지수와 풍속을 포함한 5가지 요인이 소독 용품의 핵심 요인임을 발견했으며, 온도와 강수량을 포함한 8가지 요인이 가이드와이어에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다.

이러한 통찰력을 실용적인 도구로 바꾸기 위해, 연구진은 미래 수요를 예측하는 여러 컴퓨터 모델을 구축했습니다. 그들은 표준 시계열 모델, 계절적 패턴을 처리하도록 설계된 최신 모델, 그리고 두 모델의 강점을 결합한 하이브리드 모델을 테스트했습니다. 가이드와이어의 경우, 하이브리드 모델은 매우 훌륭하게 작동했습니다. 이 모델은 데이터의 규칙적이고 리드미컬한 패턴을 성공적으로 학습하여 미래의 사용량을 높은 정확도로 예측했으며, 다른 모델들을 큰 차이로 압도했습니다. 이 모델은 기존 모델이 따라올 수 없는 정밀도로 수술 활동의 주간 및 월간 주기를 예측할 수 있었습니다. 그러나 혼란스러운 소독 용품의 세계에 있어서 결과는 더 완만했습니다. 고급 모델들이 기본 모델에 비해 오차율을 약 30% 줄였음에도 불구하고, 여전히 수요의 극단적인 급증을 예측하는 데는 어려움을 겪었습니다. 이 물품의 데이터는 너무나 무작위적이고 갑작스러운 충격에 의해 지배되었기 때문에, 역사에 기반한 그 어떤 수학적 공식도 이를 완벽하게 예견할 수 없었습니다.

연구는 또한 환경의 영향이 시간이 지남에 따라 어떻게 전개되는지도 밝혀냈습니다. 오늘의 노출이 향후 몇 주 동안의 결과에 어떤 영향을 미치는지 추적하는 방법을 사용하여, 연구진은 오염과 물품 사용 사이의 관계가 즉각적이지 않다는 것을 발견했습니다. 소독 용품의 경우, 이산화질소와 같은 특정 오염 물질은 며칠 이내에 강한 영향을 미치는 반면, 풍속과 같은 다른 요인들은 몇 주 동안 지속되는 영향을 미쳤습니다. 가이드와이어의 경우, 날씨에 대한 즉각적인 반응보다는 수술의 더 긴 계획 주기를 반영하는 서로 다른 지연 패턴을 보였습니다. 또한 연구진은 여러 오염 물질이 함께 작용하는 방식도 조사했습니다. 그들은 대기 질이 좋은 기간에는 각 물품의 수요를 결정하는 요인이 서로 다르지만, 오염이 심한 시기에는 이산화질소가 소독 용품 사용량 변화의 주요 동인이 된다는 것을 발견했습니다. 이는 개별 요소만큼이나 환경 요인들의 조합이 중요하다는 것을 시사합니다.

궁극적으로, 이 연구는 단일한 전략으로는 모든 병원 물품을 관리할 수 없다는 점을 강조합니다. 연구는 병원이 이 두 범주를 다르게 취급해야 한다고 제안합니다. 가이드와이어와 같이 안정적이고 가치가 높은 품목의 경우, 환경 데이터를 통합한 고급 예측 모델을 사용하여 과도한 자본을 묶어두지 않으면서도 필요한 시점에 비싼 도구를 사용할 수 있도록 재고를 최적화할 수 있습니다. 그러나 소독 용품과 같이 변동성이 크고 저렴한 품목의 경우에는 예측 모델에만 의존하는 것으로는 불충분합니다. 연구진은 대신 모델이 포착할 수 없는 예측 불가능한 급증에 대비하여 강력한 비상 예비 물량을 구축하는 데 집중해야 한다고 제안합니다. 하늘과 공기가 서로 다른 도구에 대해 병원에 각기 다른 방식으로 영향을 미친다는 점을 이해함으로써, 관리자들은 일률적인 재고 관리에서 벗어나 환자를 안전하게 보호하고 물품의 흐름을 유지하는 더욱 정교하고 대응력 있는 시스템으로 나아갈 수 있습니다.