AdventHealth, OpenAI로 전인적 돌봄 고도화

AdventHealth는 ChatGPT for Healthcare를 도입해 시스템 전반의 행정 부담을 줄이고 임상 워크플로를 간소화하고 있습니다. 시간이 많이 드는 문서 작성 업무와 지원 업무를 자동화함으로써 진료팀은 매주 수시간을 확보하고 임상의는 환자에게 더 직접적으로 집중할 수 있게 되었습니다. 이는 운영 효율성을 높이는 데 그치지 않고 진료 여력 확대, 진료 대기 시간 단축, 환자가 체감할 수 있는 진료 경험 개선으로 이어지고 있습니다.

AdventHealth는 매년 수백만 명의 환자에게 의료 서비스를 제공하는 의료 기관 네트워크로, 현재 9개 주에서 운영됩니다. 다른 대형 의료 기관과 마찬가지로 AdventHealth 역시 낮은 수익성과 늘어나는 진료 수요, 복잡한 행정 업무 문제에 직면해 있습니다.

이러한 압박은 일상적인 워크플로에서 특히 두드러집니다. 의료 이용 적정성을 검토하는 의사 자문단은 사례 하나에 약 10분을 사용하는 경우가 많습니다. 이 과정은 한 가지 작업이 아니라 차트를 읽고 관련 정보를 파악하고 기준 충족 여부를 확인한 뒤 구조화된 판단 근거를 작성하는 여러 단계로 이루어집니다. 검토해야 할 사례가 수백 건, 수천 건으로 늘어나면 소요 시간도 빠르게 불어납니다.

부담은 임상 직무에만 국한되지 않습니다. 재무, HR, IT 등 다른 여러 부서에서도 문서 작성이나 정보 요약, 자료 준비처럼 필수적이지만 시간이 많이 드는 업무에 상당한 시간을 쓰고 있습니다. 그 결과 많은 팀이 이른바 '상시 운영 모드'에 놓이게 되고 더 전략적이고 가치가 높은 업무에 할애할 여력은 줄어들게 됩니다.

한편 조직 내부에서는 이미 AI에 대한 관심이 높아지고 있었습니다. 공식 정책상 사용이 제한되어 있었지만 직원들은 챗봇을 직접 실험해 보고 있었습니다.

AdventHealth 최고 AI 책임자인 Rob Purinton은 "빨리 시작하고 싶어 하는 사람들도 있었지만 여전히 많은 사람들이 관망하는 태도를 유지했다"고 말하며 이들이 "일상 업무에서 AI를 어떻게 효과적으로 활용해야 할지 확신하지 못했다"고 덧붙였습니다.

AdventHealth 경영진은 초기에 고립된 파일럿만으로는 의미 있는 변화를 만들 수 없다고 판단했습니다. 핵심 과제는 대규모 인력이 AI를 일관되고 안전하게 사용하도록 이끄는 것이었습니다.

Purinton은 "의료 분야에서 AI를 도입할 때 가장 어려운 점은 사람들이 AI를 안전하고 일관되게, 그리고 대규모로 사용하도록 만드는 일"이라고 강조하며 "그래서 AdventHealth는 초기에 AI 도입 과정을 하나의 제품처럼 다루기로 했다"고 말합니다.

이 결정은 도입 방식 전반에 영향을 미쳤습니다. 리더들은 AI를 단순한 자동화 도구로 설명하는 대신 행정 부담을 줄이고 임상의와 직원에게 시간을 돌려주는 수단으로 제시했습니다.

Purinton은 "우리는 AI를 자동화라고 말하지 않고 직원들에게 시간을 돌려주는 수단으로 설명한다"며 "품질을 유지하면서 10분이 걸리던 검토 시간을 의미 있게 줄일 수 있다면 그만큼의 여력을 임상의에게 돌려줄 수 있다"고 말합니다.

또한 AdventHealth는 AI 도입 현황을 측정 가능한 운영 지표처럼 관리했습니다. 주말과 공휴일을 제외한 업무일 기준으로 사용자당 메시지 수를 추적해 일관된 기준을 세웠고, 이 지표 역시 다른 KPI와 마찬가지로 목표와 추세를 정기적으로 검토하며 관리했습니다.

사용을 확대하기 위해 AdventHealth는 대규모 중앙집중식 교육 프로그램 대신 업무 영역별 동료 그룹을 활용하는 방식을 택했습니다. 재무나 HR처럼 같은 업무 영역에 속한 팀끼리 각자의 업무에 맞는 프롬프트와 워크플로, 모범 사례를 공유하도록 한 것입니다.

조직이 실험 단계를 넘어 엔터프라이즈 배포로 나아가면서 AdventHealth 경영진은 개인정보 보호, 거버넌스, 신뢰성 등 의료 환경의 요구 사항을 충족할 수 있는 도구를 우선적으로 검토했습니다.

Purinton은 "우리가 찾고 있던 것은 단순한 데모가 아니라 기업 환경에서 안정적으로 확장할 수 있는 기반"이었다며 "OpenAI의 추론 역량, 구조화된 출력, 거버넌스 제어 기능을 보면서 이것이 단순한 생산성 소프트웨어가 아닌 의료 시스템 전반에 책임감 있게 확장할 수 있는 도구라는 확신을 얻었다"고 설명합니다.

AdventHealth는 ChatGPT Enterprise를 도입한 뒤 데이터 보호와 컴플라이언스 지원을 포함해 규제 환경에 필요한 안전장치를 추가적으로 제공하는 ChatGPT for Healthcare도 도입했습니다.

혁신 속도와 협업 방식이 이 결정에 영향을 미쳤습니다.

Purinton은 "가능성의 최전선에 더 가까이 다가갈 수 있게 된 점을 높이 평가한다"며 "파일럿과 배포, 그다음 단계를 함께 고민하는 과정에서 OpenAI가 매우 협력적인 파트너라는 점도 확인했다"고 말합니다.

초기 활용 사례 가운데서 가장 측정 가능한 성과가 나타난 영역 중 하나는 의료 이용 적정성 검토였습니다.

의사 자문단은 ChatGPT for Healthcare를 사용하여 환자 차트를 구조화된 형태로 요약하고 관련 임상 정보를 찾아내어 판단 근거 초안을 작성할 수 있었습니다. 최종 판단의 책임은 여전히 임상의에게 있지만 정보를 취합하는 데 드는 시간은 줄어들었습니다.

AdventHealth는 자가 보고식 추정치가 아니라 전자건강기록의 타임스탬프를 포함한 시스템 수준 데이터를 바탕으로 효과를 측정합니다.

Purinton은 "측정 방식은 프로세스 안에 통합되어 있는 것이 좋다"고 말하며 "실제로 몇 분이 줄었고 그 변화가 통계적으로 유의미한지까지 확인할 수 있다"고 덧붙였습니다.

임상 워크플로를 넘어 부서 전반에서도 비슷한 변화가 나타났습니다.

• 문서와 계획 초안 작성은 빈 페이지가 아니라 1차 초안에서 시작됩니다
• 정책과 커뮤니케이션 자료는 구조화되고 바로 활용할 수 있는 형식으로 전환됩니다
• 메모와 비정형 정보는 실행 항목으로 빠르게 요약됩니다

이러한 변화는 사이클 시간을 줄이고 반복적인 수정 작업을 줄이며, 결과물의 일관성을 높입니다.

AdventHealth는 AI의 영향을 도입과 워크플로 성과라는 두 가지 차원에서 평가합니다.

도입 측면에서는 일일 사용량을 추적해 AI가 얼마나 빠르게 일상 업무의 일부가 되고 있는지 확인하고, 이를 책임 있게 관리할 수 있는 기반을 마련했습니다.

워크플로 측면에서는 작업당 소요 시간, 처리 시간, 처리량 같은 지표를 바탕으로 파일럿 성과를 평가합니다. 의료 이용 적정성 검토에서는 품질과 일관성을 유지하면서 검토 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.

부서 전반에서 팀들은 다음과 같은 변화를 보고하고 있습니다.

• 반복적인 문서 작성 및 검토 업무에 드는 시간 감소
• 내부 워크플로 처리 시간 단축
• 더 일관된 1차 초안으로 재작업 감소
• 추가 인력 없이 처리 역량 확대

직원들은 이러한 성과를 흔히 '되찾은 시간'이라고 표현하지만, 경영진은 이 개념을 측정 가능한 결과와 직접 연결합니다.

Purinton은 "10분 걸리던 작업을 2분으로 줄이고 그런 일이 일주일에 천 번 일어난다면 실제로 활용할 수 있는 여력이 생긴 것"이라며 "이제 문제는 그 여력을 어디에 다시 투입하느냐에 있다"고 말합니다.

AdventHealth에서 AI의 가치는 전인적 돌봄을 제공한다는 사명과 밀접하게 연결되어 있습니다. 그 사명을 실현하기 위해서는 시간이 필요합니다. 즉, 임상의가 환자와 가족에게 집중할 시간, 직원이 더 가치 있는 업무에 몰입할 시간이 필요합니다.

한 가지 사례는 이러한 변화가 개인적인 차원에서 어떤 영향을 주는지 잘 보여줍니다. 한 의사는 퇴근 후에도 문서 작업에 시간을 쓰는 경우가 많았습니다. 흔히 '파자마 타임'이라고 불리는 이 시간은 AI 지원 워크플로를 도입한 이후 정규 근무 시간 안으로 들어왔습니다.

Purinton은 "그는 일을 직장에서 끝마치고 귀가해 집에서는 가족과 온전히 함께할 수 있게 되었다"고 말합니다.

이와 같은 사례는 AI를 역할 대체가 아니라 행정 부담을 줄이는 도구로 취급하는 AdventHealth의 접근 방식을 잘 보여줍니다.

현재까지 측정 가능한 성과의 대부분은 기존 업무에 드는 시간을 줄이는 데서 나왔습니다. AdventHealth는 이를 출발점으로 보고 있습니다.

이제 AdventHealth는 거버넌스와 측정, 신뢰라는 기존 원칙을 유지하면서 진료 접근성, 임상 의사결정 지원, 새로운 진료 제공 모델 같은 영역으로 AI 활용을 확장하는 데 집중하고 있습니다.

경영진에 따르면 이번 도입에서 얻은 핵심 교훈은 AI 확장이 기술 자체보다 AI를 어떻게 도입하고 실제로 사용하게 만드는지에 더 크게 좌우된다는 것입니다.

Purinton은 "AI 도입은 단순히 제품을 사용하라고 지시하는 것이 아니라 변화를 이끄는 리더십에서 시작된다"며 "성과를 측정하고 가치를 입증하며 신뢰를 바탕으로 이끌 때 비로소 파일럿을 넘어설 수 있다"고 말합니다.