만성적인 투자 부족과 고령화로 인한 의료진 부족 문제가 심각해지는 가운데, 자율형 AI(Agentic AI)가 의료 현장의 혁신적 해결책으로 떠오르고 있습니다. 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 보험 청구 및 환자 분류(Triage) 업무를 자율적으로 처리하여 의료진의 업무 부담을 줄이고 환자 치료의 질을 향상시키는 핵심 역할을 하고 있습니다.
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후원: Ema와 함께함
글로벌 의료 부문은 점증하는 압박을 받고 있습니다. 수십 년간의 만성적인 투자 부족과 채용 제한은 고령화 인구를 위한 서비스 수요 급증과 맞물렸습니다. 의료 서비스의 공백은 이미 큰 대가를 치르고 있으며, 단편적인 의료 접근성과 의진들의 높은 스트레스 및 소진(Burnout)률로 나타나고 있습니다. 그리고 이는 점점 악화되고 있습니다. 세계보건기구(WHO)는 현재의 인력 부족 현상이 2030년까지 1,100만 명으로 증가할 것이라고 경고했습니다.
시급한 해결책을 찾던 많은 의료 제공자들은 현재 자율형 AI(Agentic AI)에 희망을 걸고 있으며, KPMG에 따르면 3분의 2(68%) 이상이 이미 AI 에이전트를 인력에 도입했습니다. 이 기술은 복잡한 백오피스 프로세스를 자동화하고, 의료팀과 협력하며, 환자를 분류(Triage)하기 위해 배치되고 있습니다. 이는 모두 인력 공급이 줄어드는 상황에서 임상의의 인지적 부담을 줄이고 환자 치료의 질을 향상시키기 위한 노력의 일환입니다.
새로운 유형의 디지털화
지금까지 의료 분야에서 디지털화의 이점은 제한적이었습니다. 많은 직원들이 느리거나 구식인 기술이 업무 부담을 줄여주기는커녕 오히려 행정 업무를 가중시킨다고 지적했습니다. 예를 들어, 미국의 환자 데이터는 2000년대 초반에 전자건강기록(EHR)으로 이관되었지만, 이 데이터는 여전히 파편화되어 있고 수동 입력에 의존합니다.
근골격계 건강에 중점을 둔 뉴욕의 학술 의료 센터인 특수외과병원(HSS)의 최고 디지털 및 기술 책임자(CDTO)인 애시스 바라드(Ashis Barad) 의학 박사는 원격 모니터링과 같은 새로운 원격의료 서비스와 디지털 케어 도구도 비슷한 한계를 가지고 있다고 말합니다. 이러한 기술들이 지리적 장벽을 제거하여 의료 접근성을 개선하는 데는 도움이 되었지만, 대면 진료의 질을 재현하거나 환자의 신뢰를 얻는 데는 실패했다는 것입니다.
그는 자율형 AI가 이러한 기존 기술과 다르다고 강조합니다. AI 에이전트는 수동 입력에 의존하거나 엄격한 프레임워크를 약간 벗어나는 경우에 무조건 인력에게 넘기는 대신, 미묘하고 복잡한 시나리오를 처리할 수 있습니다. 또한 자율적인 결정을 내리고, 전문 임상 출처에서 정보를 검색하며, 시간이 지남에 따라 개선되므로 임상의가 더 높은 수준의 환자 진료에 집중할 수 있게 해줍니다.
바라드 박사의 표현을 빌리자면: "자율형 AI는 여러분의 워크플로우를 가져와서 이를 단축하고, 보완하며, 가속화하고, 더 높은 성능을 발휘하게 만듭니다."
HSS에서는 이미 AI 에이전트가 여러 영역에 배치되었습니다. 이들은 복잡한 백엔드 프로세스를 처리합니다. 예를 들어, 이전에는 완료하는 데 몇 주가 걸리고 볼륨을 처리하기 위해 HSS 직원과 제3기관 하도급 업체가 모두 관여했던 보험 청구 처리가 여기에 해당합니다. 이제 바라드 박사에 따르면 AI 에이전트가 매달 1,100건의 청구를 처리합니다. 도입된 지 9개월 만에 이의 제기 단계에 소요되는 시간을 45분에서 5분으로 줄였으며, 해당 이의 제기의 성공률을 65%에서 100%로 향상시켰습니다. HSS는 현재 모든 청구를 자체적으로 처리하고 있습니다.
이러한 성공을 발판으로, HSS는 기업용 자율형 AI 개발사인 Ema Unlimited와의 협력의 일환으로 AI 예약 및 분류 서비스를 비임상적이고 환자 대면 환경에 배포하고 있습니다. 이 서비스는 웹, 텍스트 또는 전화를 통해 24시간 내내 이용할 수 있습니다. 대화형 AI를 사용하여 환자의 상태에 대해 명확히 하는 질문을 한 다음, 위치, 보험 적용 범위 및 의사의 가능 여부를 고려하여 가장 적합한 임상의와 예약을 잡아줍니다.
바라드 박사는 "이것은 전체 프로세스를 완성해 줍니다"라고 말합니다. 그는 AI 에이전트가 "우리의 모든 맥락과 규칙, 그리고 모든 지식 기반을 바탕으로 학습되었다"고 덧붙이며, 세계 최고 수준의 외과의사들이 가진 고도로 전문화된 지식에 환자가 간소화된 방식으로 접근할 수 있도록 해준다고 설명했습니다.
AI 에이전트에게 위임된 결정의 중요성이 높다는 점을 고려하여, 이 분류 서비스에는 안전 장치가 내장되어 있으며, 민감하거나 복잡하거나 불확실한 시나리오의 경우 인간 전문가에게 에스컬레이션됩니다. AI 에이전트가 내린 모든 결정은 감사 및 추적이 가능하며, 인간 직원은 언제든지 개입할 수 있습니다. 환자 데이터는 안전하게 보호되며 시스템은 철저하게 학습되었습니다.
Sponsored In partnership with Ema The global health care sector is under increasing strain. Decades of chronic underinvestment and constraints in recruitment have coincided with a surge in demand for services for aging populations. Gaps in provision are already taking a toll, with fragmented access to care and high rates of stress and burnout among staff. And it’s getting worse. The World Health Organization has warned that current shortfalls will increase to 11 million workers by 2030. In their urgent hunt for a solution, many health-care providers are now pinning their hopes on agentic AI, with more than two-thirds (68%) having already adopted AI agents into their workforce, according to KPMG. The technology is being deployed to automate complex back-office processes, collaborate with medical teams, and even triage patients, all in a bid to reduce the cognitive load on clinicians and improve quality of care for patients as the supply of human health-care workers dwindles. A different type of digitalization Until now, the benefits of digitalization within health care have been limited. Many staff have blamed slow or outdated technology for adding to the administrative burden rather than alleviating it. For example, U.S. patient data was migrated to electronic health records (EHRs) in the early 2000s, but this data remains fragmented and reliant on manual inputs. New telehealth services and digital care tools, like remote monitors, have had similar shortcomings, says Ashis Barad, MD, chief digital and technology officer at Hospital for Special Surgery (HSS), an academic medical center in New York that focuses on musculoskeletal health. Both technologies have helped improve access to health care by removing geographical barriers, he says, but they’ve failed to replicate the quality of in-person care or win trust from patients. Agentic AI is different from these existing technologies, he insists. Rather than relying on manual inputs or defaulting to human workers for any case that sits slightly outside a rigid framework, AI agents can handle nuanced, complex scenarios. They can make autonomous decisions, retrieve information from expert clinical sources, and iterate over time, freeing clinicians to focus on higher-level patient care. As Dr. Barad puts it: “Agentic AI takes your workflow and collapses it, augments it, supercharges it, and makes it more performant.” At HSS, AI agents have already been deployed in multiple areas. They handle complex backend processes, such as insurance claims that previously took several weeks to complete and involved both HSS staff and a third-party contractor to handle the volume. Now, says Dr. Barad, AI agents complete 1,100 claims per month. They’ve reduced the appeals stage from 45 minutes to five and improved the success rate of those appeals from 65% to 100% in the nine months since implementation. HSS now handles all claims in-house. Building on that success, HSS is now deploying AI agents in non-clinical patient-facing settings with an AI scheduling and triage service , as part of a collaboration with enterprise agentic AI developer Ema Unlimited . The service is accessible 24/7 via web, text, or phone. It uses conversational AI to ask patients clarifying questions about their condition and then books appointments with the most appropriate clinician, factoring in location, insurance coverage, and physician availability. “It completes the whole loop,” says Dr. Barad. The AI agent is trained on “all of our context, all of our rules, and all of our knowledge base,” he adds, providing patients with streamlined access to highly specialist knowledge from world-leading surgeons. Given the high-stakes decisions delegated to AI agents, the triage service has built-in safeguards—sensitive, complex, or uncertain scenarios are escalated to human specialists. Every decision made by the AI agent is auditable and human staff can step in at any point. Patient data is kept secure and the system is trained on all HSS protocols, policies, and care pathways. By keeping humans in the loop, Ema says its technology strikes the balance between efficient automation, patient-first safety, and human-informed decision making. As the technology becomes more prolific, it will be incumbent on providers to ensure they have these sorts of guardrails embedded into systems, says Dr. Barad. At HSS all decisions around the technology are filtered through an AI subcommittee that Dr. Barad co-chairs alongside a senior nursing executive. AI agents that may touch on patient care will be scrutinized with far more rigor than, say, backend processes, he explains. AI agents prompt systems-level change For example, Dr. Barad has plans to create a dedicated AI lab at the HSS main campus in New York City—a move that aims to democratize access to the technology across the organization. It will be open to all staff looking to understand or build AI agents, he explains, with informative classes and one-on-one training. “We’re getting agentic AI into everybody's hands,” he says. This echoes research by Deloitte , which found that leading agentic AI adopters in health care were far more likely to have opted for multiagent solutions, redesigning end-to-end workflows rather than sticking to narrow solutions or individual use cases. The key, it appears, is to integrate AI agents across the entire enterprise, treating them as a general-purpose technology. As Dr. Barad puts it: “It’s wrong to think of agentic AI in use cases… It’s a general-purpose technology, analogous to electricity.” In practice, this means health-care providers need to set the right foundation to achieve value with agentic AI. This includes creating a unified data strategy, one that integrates fragmented data sources across an organization to create a single, comprehensive source of truth. In health care, data is often split across multiple departments and providers, each with their own legacy IT system. In systems that rely on fragmented data sources, metrics often lack standardized definitions too. For example, Dr. Barad says that each hospital he’s worked in has had a slightly different definition for “time to start surgery,” a metric commonly used to gauge operating room efficiency. This level of fragmentation impedes AI agents from retrieving information from different sources or applications and assimilating the tacit knowledge that differentiates them from other technologies. By creating greater interoperability of data at HSS, patient-facing AI agents can draw from a patient’s clinical care history and existing recommendations from their clinician, combine this information with current symptoms, and decide whether a situation requires escalation before notifying the correct specialist and informing the patient. Building better outcomes For Dr. Barad, the potential for AI agents to overhaul health care and alleviate the current pressures on resources, access, and patient care is huge. He envisions a future in which 90% of non-clinical health-care tasks could be administered by AI agents, freeing clinicians up for what he calls white-glove work, meaning the most complex, specialized, and sensitive cases. Most health-care providers seem equally optimistic. According to research by KPMG , 84% of providers are already comfortable handing decision making about specific processes over to AI agents. “We’re spending so much time on keyboards and computers right now that we're actually not doing what we should be doing,” says Dr. Barad. “This is going to rehumanize health care.” This content was produced by Insights, the custom content arm of MIT Technology Review. It was not written by MIT Technology Review’s editorial staff. It was researched, designed, and written by human writers, editors, analysts, and illustrators. This includes the writing of surveys and collection of data for surveys. AI tools that may have been used were limited to secondary production processes that passed thorough human r