미국 최대급 병원 체계 어드벤트헬스(AdventHealth)가 오픈AI(OpenAI)의 ChatGPT for Healthcare를 도입해 의료진의 행정 업무 시간을 대폭 단축했다. 의사가 환자 차트 검토에 소비하던 시간을 10분에서 2분으로 압축한 것이 특징이다.

어드벤트헬스는 미국 9개 주에 걸쳐 수백만 명의 환자를 연간 진료하는 대규모 의료 시스템이다. 의료 시스템의 고질적 과제인 한정된 마진, 급증하는 수요, 증가하는 행정 복잡성 속에서 운영되고 있다.

의료진도 AI 활용 열망...확산이 관건

의사들이 겪는 가장 큰 부담은 환자 기록 검토에 소요되는 시간이었다. 이용률 관리(Utilization Management) 담당 의료 자문가들이 개별 사례마다 10분 이상을 투입했다. 환자 차트 열람, 관련 정보 추출, 기준 확인, 의료 근거 문서화라는 일련의 단계를 거쳐야 했기 때문이다. 이 과정이 수백~수천 건 반복되면서 누적된 시간 손실은 상당했다.

부담은 임상팀을 넘어 재무, 인사, IT 등 전사 부서로 확산했다. 문서 작성, 정보 요약, 자료 준비 같은 필수지만 시간 소모적인 업무에 각 부서가 '상시 운영 모드'에 빠져 있었다. 더 높은 가치의 업무로 전환할 여유가 없었던 것이다.

한편 조직 내에서는 이미 생성형 AI(생성AI) 활용 관심이 싹트고 있었다. 직원들이 자발적으로 챗봇을 실험 중이었으나, 공식 정책은 사용을 제한하고 있었다.

어드벤트헬스의 로브 퓨린튼(Rob Purinton) 최고AI담당자(Chief AI Officer)는 "도입을 원하는 직원들이 많았지만, 일상 업무에서 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 몰라 관망하는 사람들도 매우 많았다"고 말했다.

"도입률이 곧 우리 제품"...기대효과를 시간으로 재정의

경영진은 조직 전역에서 일관되고 안전한 AI 활용을 이끌어내는 것이 가장 어려운 과제라고 진단했다. 고립된 파일럿 프로젝트로는 의미 있는 변화가 불가능하다는 판단에서다.

퓨린튼은 "의료 분야에서 AI의 가장 어려운 부분은 인간이 이를 안전하고, 일관되게, 대규모로 사용하도록 하는 것"이라며 "조직 초기부터 도입률을 우리의 상품으로 생각하기로 결정했다"고 설명했다.

이 결정이 전개 방식을 형성했다. 지도부는 AI를 '자동화'가 아니라 '행정 부담 경감'이자 '의료진과 직원에게 돌려주는 시간'으로 재구성했다.

"우리는 AI를 자동화라고 이야기하지 않는다. '시간을 돌려준다'는 표현을 쓴다. 10분 짜리 검토를 의미 있게 압축하면서 품질을 유지할 수 있다면, 그것이 의료진에게 돌려줄 수 있는 역량"이라고 퓨린튼은 말했다.

조직은 도입률을 측정 가능한 운영 지표로 관리했다. 주말·공휴일을 제외한 업무일 기준으로 사용자당 일일 메시지 수를 추적하고, 다른 KPI(핵심성과지표)처럼 목표와 추세를 정기 검토했다.

이용 확산, 작은 팀 중심의 동료 학습으로

대규모 중앙 교육 대신 직무별 소규모 동료 집단을 활용해 도입을 가속화했다. 재무팀은 재무팀끼리, 인사팀은 인사팀끼리 프롬프트, 워크플로우, 베스트 프랙티스를 공유하는 방식이다. 직무 특수성에 맞춘 지식 확산이 중앙 지시보다 효과적이었던 셈이다.

OpenAI 채택 이유...프라이버시·통제 가능성

조직이 파일럿에서 전사 전개로 나아가면서, 의료 산업의 엄격한 프라이버시, 거버넌스, 신뢰성 요구사항을 충족하는 솔루션을 우선시했다.

퓨린튼은 "우리는 데모를 원한 것이 아니라 엔터프라이즈급 인프라를 찾고 있었다. 추론 능력, 구조화된 출력, 거버넌스 제어가 이것이 단순 생산성 소프트웨어가 아니라 의료 시스템 전역에서 책임 있게 확대할 수 있는 솔루션임을 확신하게 했다"고 밝혔다.

어드벤트헬스는 ChatGPT Enterprise를 도입했고, 이후 규제 환경을 위한 추가 보안(데이터 보호, 규정 준수 지원)이 포함된 ChatGPT for Healthcare로 업그레이드했다.

혁신의 속도와 협업 방식도 영향을 미쳤다. 퓨린튼은 "OpenAI와의 근접성이 중요했다. 파일럿, 전개, 향후 계획을 함께 고민할 때 OpenAI의 협업 자세가 돋보였다"고 말했다.

임상·운영 워크플로우 변화...문서화 시간 대폭 단축

가장 빠르고 명확한 효과가 측정된 것은 이용률 관리 업무였다. 의료 자문가들은 ChatGPT for Healthcare로 환자 차트의 구조화된 요약본을 생성하고, 임상적 핵심을 도출하며, 초안 의료 근거를 작성할 수 있게 됐다. 최종 판단은 여전히 의료진 몫이지만, 정보 수집 단계의 시간이 극적으로 줄었다.

어드벤트헬스는 자체 추정이 아니라 전자의무기록(EHR) 타임스탬프 같은 시스템 수준 데이터로 효과를 측정한다. 퓨린튼은 "프로세스에 깊숙이 내장된 지표를 선호한다. 정확히 얼마나 많은 분이 개선됐고, 그 변화가 통계적으로 유의미한지 확인할 수 있다"고 설명했다.

임상팀 외 부서에서도 유사한 패턴이 나타났다. 문서 작성이 백지가 아닌 1차 초안에서 시작되고, 정책과 공지가 구조화되고 실행 가능한 형태로 변환되며, 비정형 정보가 빠르게 실행 항목으로 요약되는 식이다. 이 모든 변화가 순환 시간을 단축하고, 수정 왕복을 줄이며, 산출물 일관성을 높였다.

측정의 중요성...도입률과 워크플로우 성능 이중 추적

어드벤트헬스는 AI 도입을 '도입률'과 '워크플로우 성능' 두 축으로 평가한다.

도입률 측면에서는 일일 사용량 추적으로 책임감과 가시성을 확보했다. 워크플로우 측면에서는 업무당 소요 시간, 처리 시간, 처리량 같은 처리량(Throughput) 지표로 파일럿을 평가한다. 이용률 관리 업무에서의 목표는 검토 시간 단축과 품질·일관성 유지의 양립이다.

각 부서가 보고하는 성과:

• 반복적 문서화 및 검토 업무에 소요되는 시간 감소
• 내부 워크플로우 처리 시간 단축
• 일관된 초안으로 인한 수정 사이클 감소
• 추가 인력 없이 역량 증대

퓨린튼은 이러한 성과를 "'시간의 회수(Time Back)'라고 부르지만, 이는 측정 가능한 결과와 직결된다"고 강조했다. "10분짜리 업무가 2분으로 단축되고 이것이 주당 1,000회 반복되면, 그것은 진짜 역량이다. 문제는 그 역량을 어떻게 재투자하느냐"고 말했다.

의료진의 삶의 질 개선...야근 없는 일과

어드벤트헬스에게 AI의 진정한 가치는 '전인적 돌봄(Whole-Person Care)'이라는 의료 미션과 맞닿아 있다. 이는 시간을 필요로 한다. 의사가 환자·가족과 함께할 시간, 직원이 더 높은 가치의 업무에 집중할 시간 말이다.

한 의사의 사례가 개별 차원의 임팩트를 보여준다. 이전에 퇴근 후 문서화 작업('파자마 타임')을 해야 하던 의사가 AI 지원 워크플로우 도입 후 정규 근무 시간 안에 업무를 완료할 수 있게 됐다.

퓨린튼은 "그 의사는 이제 퇴근 후 집에 있고, 가족과 함께할 수 있다"고 말했다. 이 같은 사례들은 어드벤트헬스의 AI 철학—'역할 대체가 아닌 행정 부담 경감의 도구'—을 강화한다.

향후 계획...환자 접근성·임상 의사결정 확대

지금까지 측정 가능한 성과는 기존 업무의 시간 단축에 집중됐다. 어드벤트헬스는 이를 출발점으로 본다.

조직은 이제 환자 접근성, 임상 의사결정 지원, 새로운 진료 전달 모델 같은 신규 영역으로 확대를 추진 중이다. 다만 거버넌스, 측정, 신뢰라는 원칙은 유지한다.

경영진의 핵심 통찰은 "AI 확산의 성패는 기술 자체보다 도입 방식과 조직의 수용 역량에 달려 있다"는 것이다. 퓨린튼은 "'도입'이란 '제품을 써라'가 아니라 '변화 리더십'이다. 측정하면, 그것이 시작된다"고 결론지었다.