[덴탈MBA] 병원 운영의 혁신, 데이터 기반의 의사결정
환자가 선택할 수밖에 없는 병원 전략 29 최이슬 대표 덴시스
병원에서는 매일 수많은 데이터가 생성된다. 신환 유입, 접수 환자 수, 식립된 임플란트의 개수, 상담 동의율, 소개 환자, 진료 예약, 대기 시간, 기공 제작 데이터, 건강보험 청구액, 일매출 등.
병원 운영에서 데이터 기반 의사결정은 단순히 효율성을 높이는 것을 넘어, 환자와 직원 모두에게 긍정적인 영향을 미치는 중요한 요소이다.
데이터를 활용하면 문제를 객관적으로 파악하고, 해결책을 실질적으로 도출할 수 있다.
익숙해진 환경에서는 감정적인 판단이나 직관에 의존하기 쉽다. 그러나, 데이터는 이 점을 보완하기 때문에 보다 더 나은 결정을 내릴 수 있다.
예를 들어, 컴플레인 사항이 ‘전화 연결이 잘 연결되지 않는다’, ‘진료 시간이 너무 지연된다’고 대기 시간 문제를 주로 언급한다면, 이를 해결하기 위해 일련의 데이터 분석 과정을 거칠 수 있다.
1. 데이터 수집
예약 전화의 평균 대기 시간, 평균 통화량이 많은 시간대, 온라인 예약 시스템의 유무와 유입율, 해피콜 관리 유무, 예약 현황, 예약 관리 시스템, 오버부킹 유무, 환자별 대기 시간과 진료 시간 간의 상관관계 등 관련 있는 데이터를 모두 수집한다.
2. 분석 결과
데이터들을 쭉 놓고 봤을 때, 한 눈에 보이는 것들이 있다. 예약 전화의 피크 타임이 진료가 시작되는 시점이거나, 온라인 예약 시스템은 있지만 관리가 되지 않아 사용률이 전체 환자의 5%에 불과하거나, 매복 발치 등 특정 진료 과목에서 진료 시간이 예상보다 길어지는 경향 등을 발견할 수 있다.
3. 해결 방안 도출 및 적용
- 데스크 인력 배치 등 특정 시간대에 전화 통화가 원활할 수 있도록 환경을 구축하거나 다른 시간대로 유인.
- 온라인 예약 시스템의 사용자 인터페이스를 개선하거나, 담당자를 지정.
- 매복 발치 시 진료 시간을 좀 더 길게 시간을 할애하고, 동일 시간대의 예약 조정.
4. 성과 측정 및 피드백
단순히 개선시키는 것에서 끝내지 않고, 일정 기간을 정해 시일이 흐르면 평가를 한다. 이때 지난번과 동일하게 데이터를 수집하여 새로 적용된 방안의 성과를 측정하고, 피드백을 가지며 보완해 나가는 것이 중요하다. 데이터 기반 의사결정은 환자 경험을 개선하고 직원의 업무 만족도를 높이는 강력한 도구이다.
중요한 것은 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 않고, 이를 분석하여 실행 가능한 결론에 다가가고 실제로 변화되기 위해 함께 노력하는 것이다. 결국 데이터 기반 의사결정은 지속 가능한 병원 운영을 위한 핵심 열쇠가 될 것이며, 우리 병원의 성장 지표가 될 것이다.