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학습 자료 둘러보기 →통계적 예측법은 과거 인력 수와 진료실적(외래 환자 수, 재원 일수, 수술 건수 등) 간의 회귀식을 도출하여 미래 필요 인력을 산출한다. 예를 들어 과거 5년간의 외래 환자 수와 간호 인력 배치 수를 변수로 투입해 선형 회귀식을 구한 뒤, 다음 해 예상 환자 수를 대입하면 필요한 최소 간호 인력을 수치로 제시할 수 있다.
이 방법은 기관 내부의 행정 데이터를 활용하므로 객관성과 재현성이 높다. 병원 경영진이 예산을 편성하거나 간호부가 인력 충원을 요청할 때 설득력 있는 근거로 활용될 수 있으며, 기관 단위의 중단기 인력 계획에서 기본 도구로 쓰인다.
통계적 예측법은 과거 추세가 미래에도 동일하게 유지된다는 가정에 기반한다. 의료 기술의 급격한 변화, 새로운 치료 프로토콜 도입, 인구 구조 변화, 정책적 변수 등은 회귀식에 포함되지 않은 외생 변수로 작용하여 예측 오차를 키울 수 있다. 최근에는 이를 보완하기 위해 시계열 분석, 머신러닝, 시뮬레이션 등 고도화된 예측 모델을 병행하는 것이 권장된다.
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