[헬로티]

세계 각국에서 고령화가 진행되고 있으며, 2018년 일본의 고령화율은 OECD 회원국 중에서 가장 높은 28.1%에 달했다. 앞으로도 고령화율은 상승해 2060년에는 고령화율이 38.8%에 달할 것으로 예상되고 있다. 고령화 사회에서 중요한 서비스 중 하나가 간병 서비스인데, 일본에서는 2000년에 시행된 개호보험법(노인장기요양보험)에 따라 시설 간병, 방문 간병, 통원 간병 등의 간병 서비스가 제공되고 있다. 예를 들면 시설 간병의 경우에는 간병인, 간호사, 케어매니저, 물리치료사, 작업치료사, 관리영양사 등의 간병 스태프가 협력해 서비스를 제공하고, 서비스 이용자가 되는 고령자는 개별 요구와 심신 상태에 맞춘 치료 계획에 따라 서비스를 받는다.

그러나 고령자 인구의 증가에 따른 수요 증가와 함께, 생산 연령 인구의 감소로 인한 간병 스태프의 인력 부족이 사회적 이슈가 되고 있으며, 간병 업계에서는 2025년에 30만명의 인력 부족이 예상되고 있다. 이미 간병 스태프의 노동 부하도 상승하고 있으며, 직업병이라고도 할 수 있는 요통은 비간병직보다 많은 것으로 보고되어 있다. 이대로 인력 부족이 진행될 경우, 간병 스태프의 피폐에 의해 지속적인 서비스 제공이 어려워질 것으로 우려된다. 그 해결책으로서 로봇 기술(RT)과 정보 기술(IT)을 활용해 간병 스태프 작업의 일부를 대체하거나, 지원하는 것이 기대되고 있다. 이 글에서는 간병 서비스의 RT, IT 개발 사례를 소개하고, 기술 도입의 방법론과 기술 방식에 대해 설명한다.

간병 서비스 지원 기술의 개발 사례

지금까지도 승강 시에 사용하는 리프트나 침대 주위의 인체 감지 센서 등 간병 스태프를 지원하는 기기는 사용되어 왔지만, 최근에는 RT를 활용한 로봇 간병 기기의 개발이 추진되고 있다. 경제산업성, 일본의료연구개발기구가 2013년부터 실시한 로봇 간병 기기 개발·도입 촉진 프로그램에서는 안전 평가와 효과 성능, 개발 실증시험의 기준 책정, 표준화 활동, 개발 보조 사업 등이 이루어졌다. 특히 승강 보조, 이동 지원, 배설 지원, 목욕 지원, 지킴이 지원, 커뮤니케이션 지원, 간병 업무 지원을 중점 분야로 정하고, RT를 활용한 지원 기기가 많이 개발됐으며 그 일부는 제품화도 되어 있다.

예를 들면 CYBERDYNE주식회사가 개발한 HAL 허리 타입 간병·자립 지원용은 장착형의 파워 어시스트 로봇으로 간병 스태프의 승강 보조나 체위 변환 등의 보조 동작을 지원한다. 어시스트량은 생체 전위로부터 읽어 들인 동작 의지에 의해 결정되며, 적절한 어시스트에 의해 허리부 부하를 저감시킨다.

후지소프트주식회사의 PALRO는 얼굴 인식과 음성 인식, 대화 기능을 갖춘 소형 이족 로봇으로, 댄스나 게임, 퀴즈 등의 다양한 레크리에이션을 제공할 수 있어 고령자의 QoL 향상과 간병 스태프의 부담 경감에 공헌하고 있다. 또한, 고령자의 자택이나 거실에 설치한 카메라와 센서로 고령자의 활동이나 수면 상태를 검지하는 지킴이 센서는 여러 기업에서 개발이 이루어지고 있으며, 쓰러지거나 하는 고령자의 이상 상태 조기 발견이나 간병 스태프에 의한 야간 순찰 감소 등의 효과가 기대되고 있다.

코니카미놀타QOL솔루션주식회사가 개발한 HitomeQ에서는 간병 서비스의 업무 분석이나 업무 개선에 대한 활용도 이루어지고 있다. 또한, 여기서 소개한 이외에도 많은 로봇 간병 기기가 개발되어 있다.

한편, IT 분야에서는 간병 기록의 IT화가 추진되고 있다. 야노경제연구소에 따르면 2015년도 간병 시스템의 도입률은 재가 서비스 사업소에서는 59.1%로 낮지만, 시설 서비스 사업자가 90.8%, 재가 간병 지원 사업소가 97.1%로 도입이 진행되고 있으며, 도입률은 증가 추세이다. 예를 들면 주식회사후지데이터시스템의 케어 카르테는 SaaS형의 간병 기록 소프트웨어로, 식사량, 배설, 입욕, 바이탈 정보, 전달 등의 일상적인 고령자의 생활 기록과 함께, 페이스 시트, 케어 플랜 등의 고령자 정보를 퍼스널컴퓨터나 스마트폰, 태블릿 기기에서 기록, 확인할 수 있다. 또한, 각종 센서나 외부 시스템과의 연계, 간병 보수 청구의 작성 등을 실현하고 있으며, 정보 이활용의 기반이 되고 있다. 표 1에 이 글에서 소개한 사례를 중심으로, 간병 서비스의 RT, IT 활용 사례를 정리했다.

RT, IT를 활용한 기기나 기술의 장점 중 하나는 고령자나 간병 스태프의 상태에 맞는 기능을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 신체 상태나 주변 환경, 기기의 이용 상황을 수집할 수 있는 것을 들 수 있다. 그리고 축적된 정보에 통계 처리나 인공지능 기술을 결합해 간병 서비스의 실태 조사와 서비스 개선에 대한 활용도 시작되고 있다.

예를 들면 간병 보수 명세표(개호보험 의료비 청구서)를 활용한 연구로, 사토 등은 200만명 이상의 재택 간병 서비스를 이용하고 있는 고령자의 데이터를 이용해 간병 필요도에 따라 1일당 총간병 시간을 산출, 간병 요구에 대한 개호보험 서비스의 실태를 밝히고 있다. 또한, 모리야마 등은 간병 필요도가 낮은 고령자의 단기 입소 서비스의 이용 상황을 조사, 적절한 타이밍에 적절한 서비스를 제공하는 것이 자택 생활 기간을 연장시킨다는 것을 보여주고 있다.

이외에도 타케바야시(竹林)는 치매의 과제를 AI와 정보학 접근을 통해 연구하고 있으며, 치매 케어에 필요한 사례 데이터로서 고령자와 가족, 간병 스태프의 관계를 영상으로 수집하거나, 주관 또는 각종 센서 데이터를 조합한 케어 기술의 형식화를 하고 있다. 그리고 지식 영상 콘텐츠를 만들어 치매 케어의 학습 지원 시스템에 응용하고 있다.

후생노동성도 과학적으로 타당성 있는 지표를 현장에서 수집, 축적, 분석함으로써 증거에 기초한 간병의 실천을 추진하고 있으며, 간병에 관한 서비스․상태 등을 수집하는 데이터베이스(Care, HeAlth Status & Events, CHASE)의 구축을 진행하고 있다. 그 제1 단계로는 총론, 치매, 구강, 영양 등 4개의 영역에서 영역마다 간병 현장에서 수집해야 할 개입과 결과 항목이 검토되고 있으며, 앞으로 결과의 평가와 질 높은 간병을 제공하기 위해 수집된 정보의 분석 기술 개발이 더욱 진행될 것으로 생각된다.

간병 현장의 가시화

간병 서비스에서 RT, IT를 활용한 기술 개발은 급격하게 진행되고 있으며, 그 기대도 높아지고 있다. 그러나 새로운 기술의 도입에 있어서는 간병 시설이나 간병 스태프를 위한 도입 지원이나 도입 효과의 평가가 충분하지 않아, 기술 도입이 원활하게 되지 못한 사례도 적지 않다. 이와 같은 사례가 반복되면 시설의 경영자와 간병 스태프에 있어 기술자나 새로운 기술에 대한 신뢰를 잃게 되는 것이 우려되기 때문에 기술 개발과 마찬가지로 기술 도입에 대한 연구도 중요해진다. 기술 도입이 진행되지 않는 요인으로는 기술 도입의 금전적인 부담도 있지만, 서비스 현장의 이해가 불충분해 현장의 요구와 기술 사이에 격차가 생기거나, 서비스 프로세스의 재설계가 이루어지지 않아 기술이 제대로 운용되지 않는 것에 있다고 필자는 생각하고 있다.

이러한 상황에 대해 서비스 현장을 이해하는 기술로서 쿠라다 등은 IoT를 활용한 업무 분석 방법을 구축, 음식이나 물류 서비스의 서비스 프로세스 이해와 재설계에 적용하고 있다. 간병 서비스에서도 개별적인 간병 스태프의 움직임과 서비스 전반에 걸친 일련의 작업 흐름을 이해하는 것이 효과적이라고 생각되며, 필자 등은 행동 계측을 이용한 간병 서비스의 서비스 프로세스(이하, 간병 프로세스) 계측과 가시화 방법을 구축해 왔다. 이하에 그 연구의 일부를 소개한다. 

우선, 간병 스태프의 행동을 분절화해 간병 프로세스로서 기술하기 위해 간병 시설 직원의 행동 분류 코드를 구축했다. 이 행동 분류 코드는 케어 코드 및 간호사 업무 분류표의 분류 체계를 참고로 계층 구조로 구성되며, 상위로부터 ‘서비스 종류’, ‘목적․상황’, ‘행동’의 3층 구조로 되어 있다. 그리고 간병 시설에서 간병 스태프의 행동 관찰 및 인터뷰 조사를 통해 추출된 145종류의 기본 행동을 분류했다. 이것에 의해 간병 스태프의 95% 이상의 행동을 기술할 수 있고, 행동 계측을 동일한 기술 체계로 할 수 있도록 했다.

개별적인 간병 스태프의 행동 계측 방법으로는 주로 타계식 타임 스터디를 이용해 왔다. 타임 스터디란 작업 측정법의 일종으로, 생산 시스템의 최적화 등에서 사용되어 온 방법으로 관찰자가 대상자(여기서는 간병 스태프)에 동행한다. 그리고 육안으로 대상자의 행동을 관찰하고 행동, 장소, 시간, 대상자, 협동자를 기록한다. 행동의 기록에는 앞에서 말한 행동 분류 코드를 사용한다.

필자 등은 타임 스터디를 지원하기 위해 Quality Study Pro라는 iOS 애플리케이션을 개발(그림 1 참조), 태블릿(iPad 시리즈, Apple Inc.)과 스마트폰(iPhone 시리즈, Apple Inc.)를 사용한 계측을 실현하고 있다.

또한, 간병 서비스에서는 간병 스태프가 서비스를 제공한 시간뿐만 아니라, 그 품질도 중요하다. 그래서 행동마다 서비스 품질의 기준 항목을 설정, 서비스 제공 시에 그것이 달성되어 있는지를 체크해 행동, 시간과 함께 서비스 품질도 기록할 수 있게 행동 계측 기술을 확장한 ‘감성 스터디’도 구축하고 있다.

그러나 타임 스터디나 감성 스터디에서는 개인의 간병 스태프에 대해 상세한 계측은 가능하지만, 서비스 전체의 계측과 같이 많은 간병 스태프를 동시에 계측하는 것은 힘들다. 이 경우는 타임 스터디를 대신해 실내 측위 기술을 사용하는 것이 효과적이다. 실내 측위 기술에는 비컨에 의한 측량과 PDR Plus 등의 방법이 제안되고 있으며, 상용 서비스도 존재하고 있다. 예를 들면 비컨에 의한 측량의 경우, 사전에 Bluetooth 비컨 발신기를 간병 시설 내에 설치해 간병인의 허리와 팔에 고정된 스마트폰 등으로 수신한 신호 강도로부터 위치 추정을 한다. 이것에 의해 시설 내의 모든 간병 스태프의 위치나 방향을 동시에 측정할 수 있다.

행동 계측에 의해 얻은 데이터에 대해서는 간병 프로세스로서 시계열로 정리, 통계 처리에 의해 작업 시간과 작업 횟수, 체재 시간, 이동 거리 등의 특징량을 구한다. 특히 식사 보조나 승강 보조와 같이 이용자에 대해 직접적으로 작용하는 행동의 비율(이하, 직접 업무 비율이라고 한다)은 이용자에 대한 서비스량을 나타내는 지표로서 중요하다고 생각된다.

1회만의 계측인 경우, 간병 프로세스의 상태나 간병 스태프 사이의 비교가 가능하다. 특별 노인요양시설에서 실시된 계측 사례로서 그림 2에 타임 스터디에 의한 행동 계측에서 얻은 간병인 행동의 시계열 변화를, 그림 3에 동일한 간병인의 행동별 시간 비율을 나타냈다. 이 간병인은 8시간 13분의 근무 시간(휴식 제외)에 대해 행동 횟수는 600회로 되어 있으며, 한 가지 행동의 평균 시간은 49초로 다음에서 다음으로 작업, 상황이 변해 가는 모습을 파악할 수 있다.

또한, 그림 4에는 주간 근무 간병인 5명, 야근 근무 간병인 2명, 간호사 1명의 합계 8명의 간병 스태프에 의한 1일 간병 서비스에서, 각 간병 스태프의 행동을 실내 측위 기술에 의해 계측하고 1m 사방으로 구분된 영역마다 총체재 시간을 나타냈다. 여기서는 간병 스태프의 작업이 집중하기 쉬운 장소와 이용자와의 접점이 발생하기 쉬운 장소 등을 시각적으로 파악할 수 있는 등 간병 프로세스와 그 특징의 이해로 이어진다.

여러 번의 계측인 경우에는 계측과 계측 사이의 변화, 예를 들면 기술 도입이나 간병 프로세스 개선의 효과를 평가할 수 있다. 필자 등은 여러 간병 시설에 대해 전자 간병 기록 시스템을 도입한 전후에서 계측을 해, 간병 기록 시스템의 도입이 간병 프로세스에 미치는 효과를 계측하고 있다. 그리고 간병 스태프가 기록 업무에 소요하고 있는 1일당 합계 시간의 변화는 확인되지 않았지만, 기록 횟수가 유의하게 증가하고 있으며 기록에 관한 간병 프로세스가 일괄 입력에서 순차 입력으로 변화하고 있는 것을 확인, 기록의 질적 향상을 기대할 수 있는 결과가 됐다. 한편 직접 업무 비율은 시스템 도입 전후에서 차이가 없고 간병 기록 시스템의 도입에 의한 고령자에 대한 영향이 작았던 것도 분명해졌으며, 전자 간병 기록 시스템의 도입 효과를 정량적으로 나타냈다.

마지막으로 간병 프로세스의 개선과 기술 도입을 촉진하기 위해서는 계측에 의해 얻은 간병 프로세스의 분석 결과를 간병 스태프뿐만 아니라, 간병 서비스의 경영자나 기술자에게 적절하게 피드백하는 것이 중요하다. 와타나베 등은 간병 서비스 전달 지원 시스템의 개발에서 시스템에 축적된 정보를 분석해 간병 스태프에 대한 인터뷰나 워크샵을 통한 피드백을 함으로써 간병 스태프 기점의 서비스 설계 방법을 구축하고 있으며, 간병 프로세스의 피드백에서도 동일한 방법이 효과적이라고 생각한다. 특히 워크숍 등을 통해 기술에 필요한 요소나 운용을 위한 간병 프로세스에 대해 검토를 해 간병 스태프, 경영자, 기술자 등 여러 관점에 간병 프로세스와 서비스 현장의 이해에 기초해 기술 개발과 기술 도입을 추진함으로써 기술 도입의 과제 해결이 진행될 것으로 생각한다

맺음말

간병 서비스에서는 로봇 기술과 정보 기술을 활용한 다양한 기술 개발이 추진되고 있다. 한편 간병 서비스에 대한 새로운 기술의 도입은 원활하게 진행되지 않는 경우도 있고, 서비스 현장의 이해와 간병 프로세스의 재설계가 충분하지 않은 상황이 있다. 이 글에서는 간병 스태프를 지원하는 기술로서 로봇 기술과 정보 기술의 개발 사례를 소개하는 동시에, 서비스 현장을 이해하는 방법으로 필자 등이 구축해 온 행동 계측에 기초한 간병 프로세스의 계측, 가시화․분석 방법, 간병 스태프와 기술자에 대한 피드백에 의한 간병 프로세스의 설계 방법을 소개했다.

간병 스태프의 인력 부족이 사회적 과제가 되고 있는 가운데, 간병 서비스의 지속적인 제공을 유지하기 위해서는 새로운 기술의 활용은 필수적이다. 이 글에서 소개한 것과 같은 방법론에 의해 간병 지원 기술의 개발과 도입이 촉진되기를 기대한다.

미와 히로야스, 산업기술종합연구소