이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
NEDIS 데이터 정확성을 보장하기 위해 가장 중요한 건 입력 직후 소스 데이터(진료 기록, EMR)와 대조하는 이중 확인 절차라고 생각합니다. 응급 진료 특성상 빠른 처치 속도로 인해 기록이 나중에 작성되는 경우가 많아, 시간 정보나 처치 내용이 실제와 달리 입력될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 입력 당일 기록과 다음 날 재확인을 분리하는 방식이 효과적입니다. 같은 날에는 눈에 보이지 않는 오류가 하루 지나면 보이는 경우가 있기 때문입니다. 또한 오류 패턴을 주기적으로 분석해 어떤 항목에서 실수가 자주 생기는지를 파악하면, 사전에 집중 확인 대상을 정할 수 있습니다. 데이터 관리에서 정확성은 한 번 갖춰지는 것이 아니라 절차로 유지하는 것이라는 생각을 갖고 있습니다. 이 직무에서도 입력 정확성을 시스템적으로 관리하는 방식을 만들어 나가고 싶습니다.
NEDIS 데이터 관리에서 가장 어려운 한계는 KCD 코딩 불일치 오류를 혼자 발견하기 어렵다는 것입니다. 주 증상과 진단코드가 불일치할 때, 임상 판단이 개입된 코딩이라면 데이터 담당자 혼자서 오류로 판단하기 어렵습니다. 어느 단계에서 어떻게 바꿔야 하는지가 임상팀과 논의 없이는 결론이 나지 않습니다.
입력 오류인지, 코딩 정책의 문제인지, 아니면 의사의 진단 갱신이 늦게 반영된 것인지를 구분해야 하는 자리가 있습니다. 그 구분이 안 되면 오류 수정이 다른 오류를 만들 수 있습니다. 이 한계가 있기 때문에 정기 오류 리포트를 임상팀·EMR 담당자와 교차 확인하는 절차가 필요하다는 것을 알고 있습니다. 혼자 발견하고 혼자 처리하는 것이 아니라 협업 구조 안에서 검증하는 것이 맞습니다.
NEDIS 오류가 반복될 때, 단순 재입력으로 끝내면 같은 오류가 계속 나온다는 것을 이해하고 있습니다. 근본 원인이 스태프 교육 부재인지, 코딩 정책이 명확하지 않은 것인지, 아니면 EMR-NEDIS 연동 자동 추출에서 매핑 오류가 생기는 것인지를 파악해야 합니다.
반복 오류 이력을 쌓아 두면 어떤 항목에서 오류가 몰리는지 패턴이 보이고, 그것이 개선 제안의 근거가 됩니다. 오류 항목별 발생 빈도 기록은 단순 일지가 아니라 시스템 개선의 진단 도구가 됩니다. 시니어와 주니어의 차이는 오류를 수정하는 것과 같은 오류가 다시 생기지 않도록 절차를 바꾸는 것을 구분하는 능력에 있다는 것을 알고 있습니다.
재발 방지는 그 항목에서 틀리지 않는 것이 아니라, 오류가 생기는 구조 자체를 바꾸는 것이라는 인식으로 임하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한양대학교병원(서울) 보건·의료 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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