현대 헬스케어 조직이 AI 에이전트로 워크플로우를 최적화하고 진료 인사이트를 확보하는 방법

Zelis가 Snowflake Intelligence와 함께 AI 에이전트를 도입해 헬스케어 핀테크 인사이트를 조직 전반에 빠르게 확산하고, 데이터 팀의 업무 부담을 획기적으로 줄인 방법을 살펴보세요.

헬스케어 산업이 AI에 적극적으로 투자하는 데에는 충분한 이유가 있습니다. 실제로 헬스케어 산업은 경제 전반의 다른 시장과 비교해 AI 도입을 선도하고 있으며, 이는 그동안 기술 도입이 느리다는 평가를 받아온 업계의 이미지를 변화시키고 있습니다. 

수년간의 어려움과 재정적 압박, 인력난을 겪은 끝에 Mayo Clinic과 같은 선도 기관을 포함한 의료 제공자들은 직원의 번아웃 해소부터 지속적으로 축소되는 수익성 문제에 이르기까지 다양한 과제를 해결하기 위해 AI를 시급히 도입하고 있습니다. 보험료 수익 증가가 제한되고, 진료 이용 증가와 인플레이션으로 의료비가 상승하는 상황에 직면한 민간 보험사들 역시 이러한 문제를 완화하기 위해 AI를 채택하고 있습니다. 한편 헬스테크 기업들은 제품 혁신을 가속화하고 시장 진출 전략을 개선하기 위해 AI를 활용하고 있습니다. 그러나 이러한 투자는 파일럿 프로젝트나 일회성 솔루션에 그치는 경우가 많습니다. 의미 있는 성과를 내고 있음에도 불구하고, 그 결과와 데이터 인사이트가 특정 사업 영역에만 국한되는 한계가 있습니다. 

점점 더 중요해지는 에이전틱 전환

헬스케어 업계의 리더들은 광범위한 효율성과 혁신을 실현하려면 AI 인텔리전스를 오케스트레이션하는 통합 시스템이 필수적이라는 사실을 깨닫고 있습니다. 이러한 시스템은 보험사, 의료 제공자, 의료 시스템, 공공 보건 기관, 기술 기업이 오늘날처럼 복잡한 의료 환경에서 필요한 효율성, 인사이트, 혁신을 전방위적으로 실현하도록 지원하는 전략적 전환입니다. 이들은 비용 절감에서 CMS의 가치 기반 진료(Value-Based Care)와 같은 규제 요건 충족, 의사 결정 가속화, 사기 행위의 사전 탐지에 이르기까지 다양한 영역에서 에이전틱 AI에 주목하고 있습니다. 

이러한 활용은 빙산의 일각에 불과합니다. 에이전틱 AI는 단순히 업무를 구성하고 수행하는 방식을 바꾸는 것을 넘어, 헬스케어 산업의 운영 모델 자체를 새롭게 정의하고 있습니다.

헬스케어 산업의 핵심 엔터프라이즈 에이전트 워크플로우

엔터프라이즈 에이전트는 헬스케어 생태계 전반의 다양한 활용 사례를 지원할 수 있습니다. 현재 업계에서 특히 우선순위가 높은 영역은 다음과 같습니다. 

1. 임상 문서화 및 의사 결정 지원: 에이전트는 임상 기록을 전사하고 문서의 오류 및 불일치를 점검함으로써 의료진이 서류 작업 대신 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 지원합니다. 또한 고위험 환자의 잠재적 건강 문제를 사전에 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 에이전트가 전자의무기록(EHR), 사회적 건강 결정 요인(SDoH) 데이터, 약국 처방 이력, 혈당 모니터 데이터를 종합적으로 지속 모니터링해 단발성 이벤트가 아닌 위험 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 의사는 더 신속하고 적절하게 개입할 수 있습니다.

2. 가치 기반 진료 및 인구 건강 관리: 엔터프라이즈 에이전트는 진료 경로를 조율하고, 위험을 예측하며, 건강 결과를 측정하고, 환자의 예방 진료 참여를 유도함으로써 가치 기반 진료를 대규모로 운영할 수 있도록 지원합니다. 이는 환자 결과 개선, 총 진료 비용 절감, 의료 생태계 전반의 협력 강화로 이어질 수 있습니다. 

   에이전트는 가치 기반 진료 모델의 인구 건강 관리에서도 중요한 역할을 합니다. 엔터프라이즈 에이전트는 조직 전반의 핵심 건강 데이터를 기반으로 대규모 환자 집단을 지속적으로 모니터링하고 환자 관리를 체계적으로 지원하며 워크플로우를 가속화함으로써, 의료 제공자와 의료 시스템, 공공 보건 기관이 인구 건강을 선제적으로 관리하도록 지원합니다. 이를 통해 의료 기관은 수천 명에서 수백만 명에 이르는 환자 집단의 위험을 보다 신속하고 정확하게 파악하고, 진료 공백을 해소하며 개입 우선순위를 정하고 불필요한 의료 이용을 줄일 수 있습니다.

3. 수익 주기 관리 및 행정 운영: 에이전트는 이 영역에서 저위험 자동화 및 의사 결정 업무를 수행함으로써 높은 ROI를 제공합니다. 예를 들어, 의료 코딩을 수행하고 청구 프로세스를 관리하며, 예약 시간을 최적화하는 등 지능적으로 진료 일정을 관리할 수 있습니다. 이는 보험금 지급 속도 향상, 행정 비용 절감, 보험금 지급 거절 감소로 이어질 수 있습니다.

4. 병원 및 의료 시스템 운영: AI 에이전트는 임상, 운영 및 재무 영역 전반에서 실시간 코디네이터, 예측 도구, 워크플로우 엔진으로 기능하며 병원 및 의료 시스템 운영을 최적화하고 간소화합니다. 예를 들어 환자 이동과 병상 운영 관리를 개선할 수 있습니다.

   병원과 의료 시스템은 수익성이 낮고 수요 변동이 크며 인력 부족과 데이터 파편화라는 복합적 과제를 안고 있습니다. AI 에이전트는 조직이 사후 대응 중심 운영에서 예측 기반 운영으로 전환하도록 지원하며, 운영 효율성과 프로세스를 지속적으로 개선합니다.

신뢰할 수 있고 검증 가능하며 효율적인 에이전트

Snowflake의 안전하고 상호운용 가능한 플랫폼을 기반으로 구축된 Snowflake Intelligence는 모든 비즈니스 사용자에게 실행 가능한 인텔리전스를 제공합니다. EHR 및 RCM 플랫폼과 같은 기존 시스템, 대시보드, 문서 등 조직 전반에 분산된 방대한 멀티 모달 데이터를 신속히 분석하고 컨텍스트와 인사이트를 도출하여 부서와 팀, 조직 전반의 사용자에게 제공합니다. 

자연어 인터페이스를 통해 비기술 인력도 핵심 건강, 재무, 운영 데이터에 접근해 보다 정교한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 기존 시스템을 교체할 필요 없이, Snowflake 플랫폼을 활용해 서로 다른 시스템의 데이터를 통합함으로써 최적의 상호운용성을 구현합니다.

Snowflake Intelligence는 다음과 같은 기능을 통해 헬스케어 조직이 다양한 워크플로우에서 에이전트를 안심하고 활용할 수 있도록 지원합니다.

• 빠르고 심층적인 분석: 의료 기관은 데이터가 보여주는 ‘무엇’을 넘어 그 배경에 있는 ‘왜’까지 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 복잡한 가공 전 데이터와 이를 활용하는 사람 또는 에이전트 간에 의미를 연결해 주는 풍부한 시맨틱 계층이 마련되어 있어, 사용자는 대규모 의사 결정을 개선할 수 있는 지식을 갖추게 됩니다.

• 설명 및 검증 가능한 답변: Snowflake 에이전트는 생성하는 모든 답변에 대해 추적 가능한 작업 이력과 답변을 제공합니다. 에이전트는 각 답변의 출처와 데이터 계보를 함께 제공함으로써, 의료 기관이 규정 준수는 물론 운영 및 임상 측면에서도 신뢰할 수 있는 투명성을 확보하도록 지원하며, 이를 통해 매번 검증된 응답을 보장합니다.

• 내장형 신뢰 및 거버넌스: Horizon의 엔터프라이즈급 거버넌스 및 보안 프레임워크를 기반으로 구축된 Snowflake Intelligence는 다음을 지원합니다.

  기본 제공 암호화, 통합 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 속성 기반 액세스 제어(ABAC), 모니터링, 네트워크 정책 구현을 통해 데이터, 애플리케이션 및 모델을 보호합니다. 이를 통해 조직 전반에서 PHI를 보호하고 HIPAA, CMS, FDA 등 관련 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다.

  멀티 모달 형식의 민감 데이터를 자동 분류하고 태깅 및 보호 기능을 적용해 안전하게 관리합니다.

  외부 데이터 세트를 포함한 모든 데이터의 엔드투엔드 흐름을 시각화하고, 데이터 계보를 기반으로 데이터 간 관계를 파악합니다.

또한 Snowflake Intelligence는 헬스케어 조직에 다음과 같은 기능을 갖춘 엔터프라이즈 인텔리전스 계층을 제공합니다.

• 기존의 임상 및 규정 준수 거버넌스 프레임워크 내에서 에이전트 오케스트레이션을 지원합니다.

• 주요 AI 솔루션과 호환되며, AI 에이전트가 데이터 자산을 탐색하고 이해하며 쿼리할 수 있도록 지원합니다.

• 지역과 클라우드 전반으로 확장 가능해, 각 지역의 규제 요건에 부합하는 방식으로 의료 제공자, 보험사, 공공 보건 기관 등 다양한 조직 간 데이터를 연결하고 분석할 수 있도록 합니다. 

고객 사례 집중 조명: Zelis, Snowflake Intelligence로 준실시간 인사이트 가속화

Zelis는 보험사, 의료 제공자, 소비자를 위한 의료 경험 현대화를 사명으로 하는 선도적인 헬스케어 핀테크 기업입니다. 이 회사의 궁극적인 목표는 정확성과 효율성을 높이고 행정 및 재정적 부담을 줄이는 데 초점을 맞춰, 업계 전반을 연결하는 디지털 결제 및 정보 인프라를 구축하는 것입니다. 

그러나 이러한 비전을 실현하는 데 있어 Zelis는 중요한 과제에 직면했습니다. 즉각적인 인사이트에 대한 높은 수요에 대응하기 위해, AI 도입에 적합한 환경을 갖추려면 기존의 배치 데이터 처리 방식에서 준실시간 데이터 수집 체계로 전환해야 했습니다.

이 과제를 해결하기 위해 Zelis는 Snowflake와 협력해 전체 데이터 기반을 SQL Server에서 헬스케어 및 라이프사이언스를 위한 Snowflake AI 데이터 클라우드로 마이그레이션하며 AI 중심 전략을 위한 토대를 마련했습니다. 새롭게 통합된 데이터 기반은 AI 데이터 클라우드와 함께 다음과 같은 핵심 Snowflake 기술을 활용해 준실시간 데이터 접근성과 엔터프라이즈급 거버넌스를 보장합니다.

• Openflow 수집 프레임워크: 현재 Zelis의 주요 도구로 활용되고 있으며, 40개 이상의 소스에서 준실시간 데이터를 Snowflake로 수집합니다. 이는 배치 처리 방식에서 벗어나기 위한 핵심 단계입니다.

• Horizon Catalog: HIPAA 및 기타 규정 준수를 지원하는 데이터 분류 기능을 비롯해, 익명화 및 액세스 제어 등 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스에 필수적인 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자들은 고속으로 유입되는 데이터를 신속하게 활용할 수 있습니다.

• Snowconvert AI: 남아 있는 레거시 워크로드의 Snowflake 전환을 가속화하는 도구로, 완전하고 현대적인 데이터 환경 구축을 지원합니다.

Snowflake Intelligence 에이전트 도입 효과

Snowflake의 통합 플랫폼에 거버넌스를 갖춘 데이터 환경을 마련한 Zelis는 엔터프라이즈 에이전트를 도입해 운영 체계와 팀 역량을 혁신했습니다. 이제 에이전트는 질문에 대해 준실시간으로 답변을 제공하며, 조직 전반으로 데이터 인사이트를 확산하고 핵심 데이터 팀의 부담을 크게 낮추고 있습니다. 아울러 워크플로우를 간소화함으로써 반복적인 데이터 요청도 감소했습니다. 

Snowflake Intelligence 도입을 통해 Zelis는 속도, 확장성, 전략적 집중도 측면에서 의미 있는 성과를 거두었습니다.

• 현재 Snowflake Intelligence 기반으로 20개 이상의 프로덕션 에이전트가 운영되고 있습니다.

• 데이터 팀의 생산성이 크게 향상되어, 단 하루 만에 영향력 있는 POC(개념 증명) 에이전트를 개발하고 이틀 후에는 정식 프로덕션 환경에 배포할 수 있게 되었습니다.

• 이러한 성과를 바탕으로 회사 전반의 수백 명 사용자에게 인사이트 제공 범위를 확대했습니다.
  
  
• 이 전환을 통해 분석가의 역할은 수작업 중심의 데이터 정리에서 벗어나, 고부가가치 전략 업무에 집중하는 방향으로 변화했습니다.

헬스케어 산업에서는 이미 차세대 기술 혁신이 본격화되고 있습니다. 보험사와 의료 제공자부터 헬스테크 기업, 공공 보건 기관에 이르기까지 생태계 전반의 조직들이 AI를 활용하는 방식과 적용 영역을 빠르게 확장하고 있습니다. 리더들은 엔터프라이즈 에이전트를 도입해 운영과 데이터 활용 방식을 근본적으로 바꾸고 있으며, 이를 통해 확보한 시간과 자원을 환자 중심의 고품질 의료 제공에 집중하고 있습니다.

Snowflake Intelligence가 어떻게 변화를 만들어내는지 궁금하신가요? Reimagining Cost of Care Management with Snowflake Intelligence 데모를 확인해 보세요.