우선 정비할 장비는?

점수는 A 10, B 12, C 5이므로 B가 가장 높다.

위험점수(Risk Score)는 고장가능성(likelihood)과 영향(impact)의 곱으로 산출한다. 제시된 상황에서 장비 A는 2 × 5 = 10, 장비 B는 4 × 3 = 12, 장비 C는 5 × 1 = 5로 계산된다. 따라서 위험점수가 가장 높은 장비는 B이며, 정비시간이 모두 같다는 조건에서 우선 정비 대상은 위험점수 12점인 장비 B가 된다.

이 문제의 핵심은 단순히 ‘고장가능성이 높은 장비’나 ‘영향이 큰 장비’를 고르는 것이 아니라, 두 축을 곱한 위험점수로 우선순위를 정량화한다는 점이다. 장비 C는 고장가능성이 5로 가장 높지만 영향이 1에 불과해 위험점수가 가장 낮다. 반대로 장비 A는 영향이 5로 가장 크지만 고장가능성이 2에 그쳐 B보다 우선순위가 낮다. 혼동 주의! ‘영향’이나 ‘가능성’ 중 한 가지만 보고 판단하면 A 또는 C를 고르는 오류가 발생한다.

이러한 위험점수 산출 방식은 의료기기 정비 우선순위 결정에서 실제로 사용되는 고장모드영향분석(Failure Mode and Effects Analysis, FMEA) 및 위험우선순위수(Risk Priority Number, RPN) 개념과 연결된다. FMEA 기반 RPN은 발생도(occurrence), 심각도(severity), 검출도(detection)의 곱으로 위험을 평가하는데, 본 문제에서는 이를 단순화하여 고장가능성과 영향의 두 축만 사용한 것이다. 수술실 감염관리에 FMEA와 RPN 동적 경보를 적용한 연구에서도 위험요인의 우선순위를 정량 점수로 산출하여 관리 자원을 배분하는 방식이 제시되었다 ^[3].

의료기기 정비 우선순위 결정은 단순한 정비 일정 문제가 아니라 환자 안전과 의료서비스 연속성에 직접 영향을 미치는 운영 의사결정 문제이다. 여러 의료기기가 동시에 고장 났을 때 정비가 지연되면 환자 안전에 부정적 영향을 줄 수 있으므로, 정비 우선순위를 체계적으로 결정하는 것이 중요하다 ^[1]. 특히 대형 병원에서는 경험 기반의 정비 전략만으로는 다양한 장비의 동적 위험 프로파일을 반영하기 어렵기 때문에, 데이터 기반 또는 정량적 점수 기반의 우선순위 평가가 필요하다 ^[2].

정비 우선순위 평가에서 위험점수 외에 함께 검토해야 할 요소로는 장비 사양, 확인된 증상, 작업 순서, 2차 위험 등이 있다. 다만 이 문제에서는 정비시간이 모두 같고 문서에 제시되지 않은 내용은 임의로 가정하지 않는다는 조건이 명시되어 있으므로, 위험점수라는 정량 지표만으로 우선순위를 판단하는 것이 타당하다. 실제 임상 현장에서는 정비에 필요한 예비부품의 가용성까지 우선순위에 영향을 미칠 수 있는데, FMEA와 머신러닝을 결합하여 예비부품 관리를 최적화함으로써 정비 대기시간을 줄이고 의료서비스 품질을 높이는 접근도 연구되고 있다 ^[4].

장비	고장가능성	영향	위험점수(곱)	우선순위
A	2	5	10	2순위
B	4	3	12	1순위
C	5	1	5	3순위

핵심! 위험점수는 고장가능성과 영향의 곱으로 산출하며, 점수가 가장 높은 장비부터 정비하는 것이 원칙이다. 정비시간이 동일하다는 전제에서 B(12점)가 A(10점), C(5점)보다 우선하므로 정답은 4번이다.