‘Amazon Connect Health’로 병원 업무 자동화
Agentic AI로 의료 시스템 마찰 줄인다

Amazon Web Services(AWS)가 의료기관의 행정 부담을 줄이기 위한 AI 솔루션 ‘Amazon Connect Health’를 공개했다. 이 시스템은 환자 인증, 예약 관리, 의료 기록 정리, 진료 문서 작성, 의료 코드 생성 등 병원 운영에 필요한 행정 업무를 인공지능이 자동 처리하도록 설계됐다. AWS는 이를 의료 산업을 위해 처음부터 설계된 ‘Agentic AI’ 기반 솔루션이라고 설명했다. 의료진이 행정 업무에서 벗어나 환자 진료에 집중하도록 하고, 환자의 의료 접근성을 높이는 것이 목표다.

AWS가 의료 시스템을 분석한 결과 병원 콜센터 직원들은 통화 시간의 최대 80%를 단순 행정 데이터 처리에 사용하고 있는 것으로 나타났다. 환자 신원 확인, 보험 정보 검증, 진료 예약 조정, 여러 의료 시스템에 흩어진 기록 통합, 진료 기록 문서화와 청구 코드 생성 등이 대표적인 업무다. 이러한 행정 절차는 의료진뿐 아니라 환자 경험에도 영향을 미친다. 실제 조사에서는 환자의 89%가 예약 과정의 불편이나 긴 대기시간 때문에 병원을 바꾼 경험이 있다고 응답했다. AWS는 이 문제를 “환자가 아니라 시스템이 의료의 중심이 되어버린 구조”라고 설명한다.

Amazon Connect Health의 핵심은 의료 프로세스 전반을 처리하는 AI 에이전트 구조다. 예를 들어 환자가 전화로 “다음 주 퇴근 후 진료 예약을 하고 싶다”고 말하면 AI는 동시에 환자 신원 확인, 보험 정보 검증, 의료 기록 조회, 의사 일정 확인, 예약 확정을 수행한다. 모든 과정은 통화 중 실시간으로 진행된다.

AI는 여러 의료기관 시스템(EHR)에 흩어진 데이터를 통합해 환자 병력, 만성 질환, 최근 검사 결과, 치료 이력 등을 자동 정리한다. 이를 바탕으로 진료 전에 의사에게 ‘환자 스토리 요약’을 제공해 진료 준비 시간을 줄인다.

이 시스템은 진료 전·중·후 과정 전체를 지원한다. 진료 전에는 환자 병력을 분석하고 중요한 건강 이슈나 치료 공백(care gap)을 표시한다. 진료 중에는 의사와 환자의 대화를 자동 기록하고 실시간 진료 노트를 생성한다. 진료 후에는 환자용 요약 보고서를 생성하고 보험 청구를 위한 의료 코드를 자동 생성한다. 과거에는 몇 시간에서 며칠이 걸리던 청구 준비 과정이 몇 분으로 단축될 수 있다.

일부 의료기관에서는 이미 도입 효과가 나타나고 있다. 미국의 UC San Diego Health은 해당 시스템 일부 기능을 활용해 통화당 약 1분의 시간을 절약했으며 환자 인증 업무에서 주당 약 630시간을 절감했다. 콜센터 통화 포기율도 30% 감소했고 일부 부서에서는 60%까지 줄어든 것으로 보고됐다. 또한 Amazon One Medical에서는 AI 기반 자동 문서화 기능이 이미 100만 건 이상의 진료 방문에서 사용되고 있다.

AWS는 의료 AI의 핵심 요소를 ‘신뢰’라고 강조한다. Amazon Connect Health에는 Evidence Mapping 기능이 포함돼 AI가 생성한 결과가 어떤 원본 데이터에서 도출됐는지 확인할 수 있다. 예를 들어 환자의 식습관 문제가 기록될 경우, 해당 발언이 실제 대화에서 등장한 시점을 확인할 수 있다. 의료 코드 추천 과정에서도 신뢰도 점수와 근거 데이터를 함께 제공한다. 모든 AI 결과는 의료진의 검토를 거치도록 설계됐다.

AI 모델의 정확성을 높이기 위해 AWS는 의료 데이터 기반 파인튜닝, 강화학습(Reinforcement Learning), LLM-as-Judge 평가, 의료진 검증 구조(Clinician-in-the-loop)를 적용했다고 밝혔다. 또한 130개 이상의 HIPAA 규정 준수 서비스를 통해 의료 데이터 보안을 강화했다.

이번 솔루션은 아마존의 의료 사업 전략과도 연결된다. 아마존은 최근 Amazon Pharmacy, Amazon One Medical 등 의료 서비스를 확장하고 있으며 AI 기반 헬스케어 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다. AWS CEO Matt Garman은 AI 에이전트가 향후 기업 소프트웨어의 기본 구성 요소가 될 것이라고 강조했다.

AI 의료 기술은 단순 자동화를 넘어 의료 시스템의 구조 자체를 바꾸고 있다. 과거 의료 IT가 기록 관리와 데이터 저장 중심이었다면, 현재의 의료 AI는 진료 과정 참여와 의사결정 지원, 행정 업무 자동화를 동시에 수행한다.

AI 의료 혁신은 종종 진단 알고리즘이나 신약 개발에서 주목받지만 실제 의료 현장에서 가장 빠르게 확산되는 변화는 행정 자동화일 가능성이 높다. 의료진 업무 시간의 상당 부분이 행정에 쓰이고 환자 경험 역시 예약과 대기 과정에서 좌우되기 때문이다.

Amazon Connect Health는 바로 이 지점을 겨냥한다. AI가 진단을 대신하는 미래보다 먼저 도착할 변화는 AI가 병원의 행정을 대신하는 시대일 수 있다는 점에서, 이번 발표는 의료 산업의 ‘보이지 않는 혁명’을 예고하는 사례로 평가된다.