Python으로 반복 업무 자동화 — 의사의 일상을 코드로
…
한줄 요약
매주 같은 Excel 보고서를 손으로 만들고 있다면, 그 30분을 되찾을 수 있다.
자동화 대상 식별법
다음 질문에 “예”가 나오면 자동화 후보다.
- 매주/매월 같은 작업을 반복하는가?
- 특정 조건을 만족하면 누군가에게 알려야 하는가?
- 데이터를 특정 형식으로 변환하는 작업인가?
- 여러 파일을 취합해서 하나로 만드는가?
설치
pip install openpyxl schedule pandas PyMuPDFExcel 보고서 자동 생성
import openpyxl
from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment
from openpyxl.chart import BarChart, Reference
import pandas as pd
from datetime import datetime
def generate_monthly_report(data_csv: str, output_path: str):
# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv(data_csv, encoding="utf-8-sig")
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "월별 외래 통계"
# 헤더 스타일
header_fill = PatternFill("solid", fgColor="1F4E79")
header_font = Font(color="FFFFFF", bold=True)
headers = ["날짜", "총 환자수", "신환", "재진", "평균 대기시간(분)"]
for col, header in enumerate(headers, 1):
cell = ws.cell(row=1, column=col, value=header)
cell.fill = header_fill
cell.font = header_font
cell.alignment = Alignment(horizontal="center")
# 데이터 입력
for row_idx, (_, row) in enumerate(df.iterrows(), 2):
for col_idx, value in enumerate(row, 1):
ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=value)
# 차트 추가
chart = BarChart()
chart.title = "일별 환자수"
data_ref = Reference(ws, min_col=2, min_row=1, max_row=ws.max_row)
chart.add_data(data_ref, titles_from_data=True)
ws.add_chart(chart, "G2")
wb.save(output_path)
print(f"보고서 생성 완료: {output_path}")
# 사용
generate_monthly_report("march_data.csv",
f"report_{datetime.now().strftime('%Y%m')}.xlsx")이메일 자동 발송
import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email.mime.text import MIMEText
from email import encoders
def send_report_email(recipient: str, subject: str,
body: str, attachment_path: str = None):
msg = MIMEMultipart()
msg["From"] = "your_email@gmail.com"
msg["To"] = recipient
msg["Subject"] = subject
msg.attach(MIMEText(body, "plain", "utf-8"))
if attachment_path:
with open(attachment_path, "rb") as f:
part = MIMEBase("application", "octet-stream")
part.set_payload(f.read())
encoders.encode_base64(part)
part.add_header("Content-Disposition",
f"attachment; filename={attachment_path}")
msg.attach(part)
# Gmail: 앱 비밀번호 사용 필요
with smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) as server:
server.login("your_email@gmail.com", "앱_비밀번호")
server.send_message(msg)
print(f"이메일 발송 완료: {recipient}")혈당 이상값 알림 자동화
import pandas as pd
def check_abnormal_glucose(csv_path: str, threshold_high: float = 200):
df = pd.read_csv(csv_path, encoding="utf-8-sig")
# 이상값 필터링
abnormal = df[df["glucose"] > threshold_high]
if abnormal.empty:
print("이상값 없음")
return
alert_lines = []
for _, row in abnormal.iterrows():
alert_lines.append(
f"- {row['patient_id']} ({row['name']}): "
f"혈당 {row['glucose']} mg/dL (측정: {row['measured_at']})"
)
body = f"혈당 이상값 알림 ({len(abnormal)}건)\n\n" + "\n".join(alert_lines)
send_report_email("duty_nurse@hospital.com",
f"[자동알림] 혈당 이상값 {len(abnormal)}건", body)정기 실행 스케줄러
import schedule
import time
def daily_job():
print("일일 보고서 생성 중...")
generate_monthly_report("today_data.csv", "daily_report.xlsx")
send_report_email("chief@hospital.com", "일일 외래 통계",
"오늘의 외래 통계 보고서입니다.", "daily_report.xlsx")
def glucose_check_job():
check_abnormal_glucose("glucose_log.csv")
# 매일 오후 6시 보고서 발송
schedule.every().day.at("18:00").do(daily_job)
# 매 2시간마다 혈당 체크
schedule.every(2).hours.do(glucose_check_job)
print("스케줄러 시작...")
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(60)보안 주의사항
환자 데이터 자동화 시 반드시 확인해야 할 사항:
- CSV/Excel 파일은 암호화 폴더에 저장 (BitLocker, FileVault)
- 이메일 전송 시 개인정보 식별 정보 제외 (이름 대신 번호)
- 자동화 스크립트에 API key, 비밀번호를 하드코딩하지 말 것
- 로그 파일에 환자 정보가 기록되지 않도록 주의
핵심 정리
- 매주 반복하는 작업이 자동화 1순위 후보다
openpyxl로 Excel 보고서를 서식까지 포함해 생성할 수 있다schedule라이브러리로 매일/매시간 정기 실행이 가능하다smtplib로 이메일 자동 발송 — Gmail 앱 비밀번호 필요- 환자 데이터가 포함된 자동화는 보안 설계를 먼저 해야 한다