symplr, 의료 인력 수요 예측을 위한 AI 근무 시간 및 일정 관리 솔루션 출시

병원의 인력 공백은 해결할 시간이 얼마 남지 않았을 때 가장 큰 비용을 초래하는 경우가 많습니다. 관리자는 인력을 확보하느라 분주해지고, 간호사는 급하게 들어오는 요청에 대응하며, 남은 공백은 초과 근무나 할증 임금이 적용되는 인력으로 메웁니다. symplr는 AI 기반 일정 관리와 근무 시간 기록을 결합한 통합 인력 관리 솔루션인 symplr Time and Scheduling을 출시해 이러한 결정을 앞당기려 합니다.

10월 26일 발표된 이 제품은 예상 인력 수요, 의료 시스템 전반에서 근무 가능한 인력, 인건비를 한눈에 볼 수 있도록 합니다. 새로운 AI 워크플로는 직원 선호도, 일정 관리 규칙, 예상 수요, 과거 패턴을 고려해 관리자가 승인할 일정 조정을 제안합니다.

이번 출시는 symplr의 예측형 일정 관리 기능을 의료 분야의 복잡한 임금 규정과 규정 준수 요건에 맞춰 설계된 근무 시간 기록 기술과 연결합니다. 또한 계획 수립, 인력 배치, 분석을 아우르는 더 폭넓은 인력 운영 전략의 기반을 마련합니다.

일정 조정 병목을 겨냥한 AI 추천

일정을 짜는 일은 병원 인력 운영의 시작에 불과합니다. 관리자는 직원 선호도와 필요한 인력 배치를 조율하고, 공백을 메우며, 균형이 바뀔 때 이에 대응해야 합니다. 스프레드시트상으로는 완벽해 보이는 일정도 특정 시간대에 필요한 인력이 부족한 부서를 남길 수 있습니다.

신제품의 AI 기반 일정 조정 기능은 이러한 수동 조정 업무를 줄이도록 설계됐습니다. 관리자가 모든 변경 사항을 처음부터 직접 작성하는 대신, 관련 인력 배치 제약 조건과 패턴을 바탕으로 조정안을 제안합니다. 최종 승인 권한은 관리자에게 있습니다.

인력 배치 결정이 직원과 임상 운영 모두에 영향을 미치는 환경에서는 이 점이 중요합니다. 추천안을 통해 관리자는 선택지를 더 일찍 비교할 수 있지만, 제안된 인력 배치가 해당 부서에 적절한지 판단할 책임은 여전히 관리자에게 있습니다.

symplr의 최고 간호 정보 책임자인 Ali Morin은 “간호사 리더들은 팀과 환자를 지원하는 데 시간을 쓸 수 있는데도 몇 시간씩 일정을 짜고 빈 교대 근무를 급히 채우느라 시간을 보내서는 안 됩니다”라고 말했습니다.

회사는 간호사에게 더 큰 유연성을 제공한다는 점도 강조합니다. 직원 선호도를 더 일찍 반영해 일정을 짜고, 긴급 요청과 적절한 교대 근무를 찾는 데 따르는 행정적 부담을 줄이는 것이 목표입니다.

일정 관리의 기반이 되는 예측형 인력 운영 방식

기존 Smart Square 기술은 이번 출시의 배경을 보여줍니다. 관련 문서에 따르면 이 예측 모델은 독자적인 수학적 모델링과 머신러닝을 결합합니다. 예측은 매주 갱신되며, 개별 부서나 서비스 영역의 인력 배치 기준표에 반영되어 예상 환자 수요와 인력 공급을 비교합니다.

현재 제품 페이지에는 최대 120일 앞까지 예측한다고 나와 있습니다. 이를 통해 관리자는 인력 공백이 즉각적인 운영 문제로 이어질 때까지 기다리는 대신, 이를 해결할 시간이 남아 있을 때 발생 가능성이 높은 공백을 파악할 수 있습니다.

Smart Square에는 변동형 인센티브 모델을 활용한 빈 교대 근무 관리, 기업 전체의 인력 자원 현황 파악, 셀프 스케줄링, 인사·급여·근무 시간 기록·전자 의무 기록 시스템과의 연동 기능도 포함됩니다. 이러한 기능은 예측을 실제 조치로 연결하는 방식을 보여줍니다. 관리자는 예상되는 인력 부족뿐 아니라 이를 해결하는 데 활용할 수 있는 인력 선택지도 확인해야 합니다.

수요 예측과 일정 조정은 서로 연관돼 있지만 다른 작업입니다. 예측은 필요한 인력 배치 규모를 추정합니다. 일정 조정은 근무 가능 여부, 선호도, 규칙을 고려해 그 수요를 충족할 방안을 제안합니다. 근무 시간 기록은 실제로 어떤 일이 있었는지 기록합니다.

계획된 인력 배치와 실제 근무 시간의 연계

일정 관리와 근무 시간 기록을 통합하면 또 다른 행정 업무의 원인, 즉 예정된 교대 근무와 급여 계산에 반영되는 근무 시간 사이의 차이를 줄일 수 있습니다. 두 업무를 서로 연동되지 않는 도구로 처리하면 관리자는 인력 배치 결정이 이미 내려진 뒤에 변경 사항과 근무 기록표를 대조해야 합니다.

symplr Time and Scheduling은 두 기능을 통합해 간호사 리더가 동일한 워크플로에서 인력 배치와 인건비를 함께 고려할 수 있도록 합니다. 근무 시간 기록 기능은 모든 교대 근무를 서로 바꿔 쓸 수 있는 동일한 시간 단위로 취급하는 대신, 의료 분야의 임금 규정과 규정 준수 요건을 처리하도록 설계됐습니다.

symplr는 일정 관리 및 근태 기록 기능과 관련해 이전에 보고한 결과로 인력 배치 및 근무 기록표 관련 업무에 소요되는 시간이 약 50% 줄고, 급여 팀 업무 역량의 최대 75%를 다른 곳에 활용할 수 있다고 제시합니다. 이는 두 기능을 결합했을 때 얻을 수 있는 잠재적 이점에 관한 회사 측 보고이며, 오늘 출시된 제품을 대상으로 새롭게 실시한 독립적인 평가 결과는 아닙니다.

출시를 평가할 때 이 구분은 중요합니다. 인력 수요를 예측하고, 교대 근무를 채우고, 실제 근무 시간을 대조하는 과정에서 수작업 단계를 줄일 가능성이 있습니다. 특정 의료 시스템에서 얻을 결과는 해당 시스템의 워크플로, 기존 연동 기능, 도입 방식에 따라 달라집니다.

AI 투자가 늘어도 수작업 방식은 여전히 지속

회사의 2026년 Compass 설문조사는 시장의 필요성을 이해하는 데 도움이 됩니다. 응답자의 41%는 소속 기관의 의사 및 간호사 근무 일정 편성이 여전히 전적으로 수작업으로 이뤄진다고 답했습니다. 또 다른 35%는 자동화 수준이 미미하다고 밝혔으며, 완전 자동화됐다고 답한 응답자는 4%에 불과했습니다.

CHIME와 함께 진행한 이 설문조사에는 미국 병원 및 의료 시스템의 임상, IT, 운영 분야 종사자 146명이 응답했습니다. 설문은 2026년 6월 1일부터 7월 17일까지 실시됐습니다. 조사 결과는 응답자 집단의 현황을 보여 주는 것이며, 모든 병원을 전수 조사한 결과는 아닙니다.

같은 조사에서 응답자의 21%는 평가 지표를 마련하지 않은 채 소속 기관이 AI를 도입했다고 답했습니다. 이에 따라 측정은 자동화와 더불어 구현 과정의 우선 과제가 됩니다. 근무 일정 편성에서는 근무표 관리에 드는 시간, 미충원 근무조, 초과 근무, 직원 만족도, 수요 예측의 정확도 등을 관련 지표로 삼을 수 있습니다.

프로세스를 더 자동화하더라도, 그 결과로 나온 근무 일정이 실제로 진료를 제공해야 하는 사람들에게 적합할 때에만 유용합니다. 도입 과정에 간호 관리자와 일선 직원을 참여시키면, 의료 시스템은 추천 결과가 일정 편성에서 실제로 발생하는 어려움을 해소하는지 확인할 수 있습니다.

현재 제공되는 기능과 향후 계획

현재 출시된 제품은 통합 일정 편성 및 근무 시간 기록 기능을 중심으로 하며, 근무 일정의 균형을 조정할 때 AI 추천을 제공합니다. symplr는 2027년에 타임카드 수정 및 일정 편성 규칙 설정을 위한 AI 기능을 추가할 계획입니다. 이 기능들은 아직 개발 로드맵에 포함된 단계입니다.

symplr의 더 광범위한 의료 분야 AI 전략에는 예측 인텔리전스, 스마트 자율 일정 편성, 운영 워크플로에 내장된 도구가 포함됩니다. 회사는 데이터 출처 추적 가능성과 거버넌스에 따라 관리되는 데이터를 플랫폼의 우선순위로 꼽습니다. 이처럼 폭넓은 전략은 Time and Scheduling이 출시 시점에 실제로 제공하는 구체적인 기능과 구분해야 합니다.

최고제품책임자 Scott Sbihli는 symplr의 계획이 기존의 일정 편성을 넘어, 입원 및 외래 진료 전반에서 인력 계획, 배치, 분석을 연결하고 의사와 기타 의료 제공자를 위한 더욱 심층적인 기능을 제공하는 데까지 확장된다고 말했습니다.

symplr는 10월 29일부터 31일까지 시카고에서 열리는 ANCC Magnet Conference 부스 631에서 Time and Scheduling을 시연할 예정입니다. 당장의 관건은 수요, 근무 가능한 직원, 실제 근무 시간에 대한 정보를 더 긴밀하게 파악함으로써 간호 관리자가 막판에 해결해야 할 문제를 줄이고 팀을 지원하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있게 하는지 여부입니다.