부분 정보 기반 분산 최적 환자 스케줄링

초록

본 논문은 병원 내 환자 스케줄링 문제를 다중 에이전트 시스템(MAS)으로 모델링하고, 전역 정보를 필요로 하지 않는 부분 정보 기반 분산 최적화 기법(DOPSG)을 제안한다. 환자 에이전트를 우선순위와 그룹화 기준으로 자원 에이전트에 할당함으로써 환자 대기시간과 의료 자원의 유휴시간을 동시에 최소화한다.

상세 분석

본 연구는 병원 환경의 동적·분산 특성을 고려하여 전통적인 중앙집중형 스케줄링의 한계를 극복하고자 한다. 핵심 아이디어는 ‘부분 정보’를 활용해 각 에이전트가 제한된 로컬 데이터만으로도 전역 최적에 근접한 결정을 내릴 수 있게 하는 것이다. 이를 위해 환자 에이전트는 자신의 진료 우선순위와 현재 위치, 예상 진료시간 등 최소한의 속성을 보유한다. 자원 에이전트(예: 진료실, 검사실)는 가용성 및 현재 부하 정보를 실시간으로 공유한다. DOPSG 알고리즘은 먼저 환자들을 우선순위와 진료 단계에 따라 그룹화하고, 각 그룹을 담당할 자원 에이전트를 선택한다. 선택 과정은 ‘가장 짧은 예상 대기시간’과 ‘자원 유휴 최소화’를 목표 함수로 삼아, 로컬 힐 클라이밍 방식의 분산 협상으로 수행된다. 이때 전역적인 환자 목록이나 전체 병원 스케줄을 알 필요가 없으며, 에이전트 간 메시지 교환은 제한된 범위(인접 부서)로 제한된다. 알고리즘의 수렴성은 각 에이전트가 자신의 로컬 비용을 감소시키는 방향으로만 움직이기 때문에 보장된다. 실험에서는 시뮬레이션 기반 평가를 통해 기존 중앙식 스케줄러 대비 평균 대기시간을 15~20% 감소시키고, 자원 활용률을 10% 이상 향상시킨 것으로 보고한다. 또한, 부분 정보만을 이용함에도 불구하고 급변하는 환자 흐름(예: 응급 환자 급증) 상황에서 빠른 재조정이 가능함을 입증한다. 이러한 결과는 병원 운영 비용 절감과 환자 만족도 향상에 직접적인 기여를 할 수 있음을 시사한다.