웨비나 결산: 의료 분야 AI 도입에서 얻은 교훈

ElevenLabs와 Slalom, Renown Health는 의료 분야에서 AI 에이전트를 실제 운영 환경에 도입할 때 필요한 접근법과 과제를 공유했다. 핵심은 전문적인 파일럿을 여러 개 추진하기보다, 예약처럼 거래량이 많고 측정 가능하며 상대적으로 위험이 낮은 ‘히어로 여정’ 하나에서 시작하는 것이다.

환자 경험은 웹사이트, 환자 포털, 콜센터, EHR, 청구 시스템이 연결되지 않아 반복적인 본인 확인과 정보 재입력을 요구한다. AI 도입은 환자가 있는 접점에서 시작하되, 위험은 낮고 효과는 큰 여정부터 연결해야 한다.

시연에서는 콘택트렌즈 처방을 원하는 환자가 가상 예약 도우미를 통해 신규 환자 등록부터 예약 확정까지 진행했다.

• 이름, 생년월일, 전화번호를 대화형으로 수집
• SMS 인증 코드를 실제로 확인하고 오인식 상황에서 복구
• 보험 회원번호를 모를 경우 카드를 지참하도록 안내하고 절차를 계속 진행
• 세 가지 예약 시간 중 하나를 선택해 예약하고 이메일과 문자로 확인 메시지 발송
• 별도 구축 없이 동일한 에이전트가 전화와 SMS에서 같은 업무 수행

전화와 문자 채널을 하나의 에이전트로 처리해 기본적으로 옴니채널 경험을 제공했으며, 데모는 약 2시간 만에 구축됐다. 다만 실제 출시까지는 통합, 테스트, 규정 준수 등 엔터프라이즈 수준의 작업이 필요하다.

의료기관의 도입 순서로는 EHR에 통합되지 않은 경우 앰비언트 리스닝, 비용 부서로 여겨지던 콜센터, 환자 교육과 복약 순응도가 제시됐다. 콜센터 자동화의 주요 장애물은 의사 일정 관리이며, 선호도 카드와 일정 템플릿을 정비하는 것뿐 아니라 의사 챔피언, 변화 관리를 지원하는 리더십, 개인별 후속 코칭이 필요하다.

Renown Health는 환자 정보를 사용하지 않는 범위의 파일럿부터 시작해 규정 준수팀의 신뢰를 쌓고 있다. 일정 템플릿 표준화와 앰비언트 리스닝의 초기 성과가 의료진의 추가 AI 도입 관심으로 이어졌으며, 환자들의 기대가 이미 변화한 만큼 도입 속도도 중요하다고 강조했다.