의료기관은 시장, 경쟁, 규제 측면에서 변화를 요구받고 있습니다. 시장 측면에서 환자 중심 의료는 20년 가까이 추진해 온 과제이지만 2026년에는 더 이상 선택이 아닌 기본 요건이 되었습니다. 다른 업계의 대형 기술 기업들이 개인화, 맞춤화, 끊김 없는 소통과 서비스의 기준을 높이면서 환자들은 의료기관에도 같은 수준을 기대하고 있습니다. 소매점 내 클리닉, 원격의료 기업, 보험과 의료 서비스를 함께 제공하는 ‘페이바이더(payvider)’ 같은 경쟁자들은 이미 이러한 기대에 부응하기 시작했습니다. 이들은 기존 의료기관이 따라가기 어려운 디지털 의료 솔루션과 진료 편의성을 제공합니다. 의료 및 데이터 개인정보 보호 관련 규제 역시 제재와 인센티브를 통해 의료기관이 환자 치료 결과를 개선하고 진료 비용을 낮추도록 유도하고 있습니다.
환자와의 모든 접점을 개별적인 일회성 진료가 아니라 연속적인 진료 과정의 일부로 연결하는 종단적 환자 기록(longitudinal patient record)은 인구집단 건강 관리와 환자 중심 의료를 비롯한 의료 혁신의 핵심입니다. 하지만 환자 데이터는 임상, 재무, 운영 시스템에 흩어져 있는 경우가 많아 모든 데이터에 효율적으로 액세스하여 이를 통합하거나 분석하기가 어렵습니다.
이 글에서는 Cloudera와 ServiceNow가 어떻게 종단적 환자 기록을 제공하고, 에이전트 기반 AI를 활용해 환자에 대한 인사이트를 더욱 빠르게 도출하며 치료 결과를 개선하는지 살펴봅니다.
종단적 환자 기록 구축의 장벽
종단적 환자 기록은 환자에게 끊김 없는 경험을 제공하고, 치료 결과를 개선하며, 진료 비용을 낮추는 등 의료 업계의 여러 과제를 해결할 수 있습니다. 그러나 의료 데이터 환경의 현실적인 제약, 엄격한 산업 규제, 머신러닝의 한계는 오랫동안 의료 혁신의 걸림돌로 작용했습니다. 의료기관이 종단적 환자 기록을 구축하기 위해서는 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.
분산되고 단절된 데이터: 환자 데이터는 상호운용성 표준이 거의 적용되지 않거나 아예 없는 여러 임상, 운영, 재무 시스템에 흩어져 있는 경우가 많습니다. 상호운용성 확보를 위한 노력이 이어지고, 전자건강기록(EHR)과 기타 핵심 시스템의 의료 데이터 표준으로 HL7이 사용되고 있지만, 여전히 많은 시스템이 서로 데이터를 주고받지 못합니다. 특히 서로 다른 의료기관의 환경에서는 이러한 문제가 더욱 심각해 환자와의 모든 접점을 빠짐없이 기록하기가 매우 어렵습니다.
규제 요건: 미국의 건강보험 이동성 및 책임에 관한 법률(HIPAA)과 같은 규제는 보호대상 건강정보(PHI)의 수집, 저장, 배포, 공유 방식을 규정합니다. 이로 인해 환자가 여러 진료 과정에서 남긴 정보를 서로 연결하기가 어렵습니다. 의료 생태계가 분산되면서 환자는 주치의(PCP)뿐 아니라 응급실, 긴급진료 시설, 소매점 내 클리닉, 원격의료 기업까지 이용합니다. 이러한 환경에서 진료의 연속성을 확보하려면 보안과 거버넌스가 적용된 데이터 공유가 필수적입니다.
기존 머신러닝의 한계: 원격 환자 모니터링이나 재입원 감소처럼 일부 임상 활용 사례에는 머신러닝(ML)으로 충분합니다. 이러한 사례에서는 의료진이 패턴 인식을 바탕으로 환자 상태를 감지해 알리는 모델을 활용합니다. 하지만 많은 임상 활용 사례에서는 모델이 패턴 인식을 넘어 방대한 환자 데이터와 연구 데이터의 맥락을 파악하고 추론을 통해 판단을 내릴 수 있어야 합니다.
AI 활용의 어려움: 의료기관이 AI 모델을 성공적으로 배포하더라도, 모델이 도출한 인사이트가 임상 워크플로우와 연결되지 않는 경우가 많습니다. 이를 연결하려면 PHI를 복제해 자동화하면서 그에 따른 위험을 감수하거나, 규정 준수를 유지하기 위해 진료팀이 AI 인사이트를 일일이 옮겨 적어야 합니다.
Cloudera와 ServiceNow를 통한 임상 의사결정 지원
Cloudera와 ServiceNow는 의료기관이 종단적 환자 기록을 구축하고 에이전트 기반 AI로 전체 진료 과정의 정보를 연결하는 데 필요한 기능을 제공합니다. 이를 통해 진단을 앞당기고, 잠재적 합병증을 감지하고 완화하며, 여러 부서와 채널에 걸친 진료와 진료 후 추적 관리를 조율할 수 있습니다.
구체적인 작동 방식은 다음과 같습니다.
대규모 환자 데이터 관리: Cloudera의 개방형 데이터 레이크하우스 아키텍처는 임상, 운영, 재무 시스템뿐 아니라 외부 연구 데이터베이스와 기타 소스의 데이터를 실시간으로 수집, 처리 및 분석할 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터는 종단적 환자 기록을 구축하고, AI가 정확하고 일관된 의사결정을 내리는 데 필요한 맥락을 제공하는 데 필수적입니다. 개방형 데이터 레이크하우스 아키텍처는 데이터가 있는 곳이면 어디에나 배포할 수 있으며, 분석과 AI 활용을 위해 해당 데이터에 제로 카피 기반의 페더레이션 방식으로 액세스할 수 있습니다.
데이터가 있는 곳에서 AI 실행: 기존 AI 솔루션은 데이터를 클라우드로 옮겨야 하므로 규제 위험과 상당한 데이터 이동 비용이 발생합니다. Cloudera를 사용하면 의료기관은 자체 보안 환경 안에서 AI 모델을 구축하고 학습시키며 배포할 수 있습니다. PHI를 복제하지 않고도 데이터 거버넌스를 온전히 적용할 수 있습니다. 이러한 보안 기반에 ServiceNow의 Workflow Data Fabric을 결합하면 제로 카피 액세스를 통해 해당 환경 내 인사이트를 실시간으로 쿼리할 수 있습니다. 따라서 민감한 데이터를 외부로 내보내지 않고도 고위험 환자의 상태를 감지해 알리는 등 규정 준수 요건을 충족하는 진료 워크플로우를 자율적으로 실행할 수 있습니다.
에이전트 기반 임상 의사결정 지원: Cloudera와 ServiceNow는 환자에 대한 인사이트를 실제 임상 조치로 연결합니다. Cloudera 모델이 고위험 환자를 식별하면 ServiceNow의 Workflow Data Fabric이 제로 카피 액세스를 사용해 관련 임상 맥락을 안전하게 쿼리합니다. ServiceNow는 의료적 판단을 자율적으로 내리는 대신 후속 절차를 자동으로 조율합니다. PHI는 이 모든 과정에서 규정 준수 요건을 충족하는 Cloudera 환경 안에 그대로 유지됩니다.
보안 및 거버넌스: Cloudera의 통합 데이터 패브릭은 엔드투엔드 거버넌스, 보안, 데이터 계보를 제공합니다. 따라서 에이전트는 신뢰할 수 있는 데이터로 학습하고 필요한 맥락을 제공받습니다. 또한 ServiceNow AI 에이전트가 내린 모든 의사결정을 근거 데이터까지 역추적할 수 있어 데이터와 AI의 전체 수명 주기에 걸쳐 감사를 수행할 수 있습니다. 통합 데이터 패브릭을 통해 의료진은 AI와 AI의 의사결정을 신뢰할 수 있습니다.
의료기관은 종단적 환자 기록을 활용하고, 데이터와 AI의 전체 수명 주기에 보안과 거버넌스를 적용하며, 환자 진료를 더 빠르고 효과적으로 지원하는 AI 에이전트를 배포함으로써 치료 결과를 개선하고 진료 비용을 줄일 수 있습니다.
임상 의사결정 지원의 가치
에이전트 기반 임상 의사결정 지원은 환자 진료를 혁신하고 의료 업계의 가장 시급한 과제를 해결할 수 있습니다. 보안과 거버넌스가 적용된 종단적 환자 기록을 제공하는 Cloudera의 역량에 ServiceNow의 에이전트 기반 워크플로우 자동화를 결합하면 의료기관은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
치료 결과 개선: AI 에이전트는 복잡한 환자 정보, 인구집단 건강 데이터, 외부 연구 데이터베이스를 단 몇 초 만에 처리해 연구자가 전혀 발견하지 못할 수도 있는 연관성을 찾아낼 수 있습니다. 잠재적 합병증을 식별하고 부서와 의료기관 간 진료를 조율하여, 궁극적으로 환자 경험을 개선하고 위험을 줄일 수 있습니다.
비용 절감: 진단이 빨라지면 환자는 더 신속하게 적절한 진료를 받을 수 있고 의료기관의 자원 사용량도 줄어듭니다. 의료기관은 잠재적 위험과 합병증을 선제적으로 식별하고 완화하여 재입원을 대폭 줄이고, 규제 위반에 따른 벌금과 추가 운영 비용을 피할 수 있습니다.
운영 효율성: AI 에이전트는 자료 조사 부담을 덜고 의사결정을 지원하여 의사가 환자를 돌보는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다. 이를 통해 번아웃을 줄이고 업무와 진료의 질을 높일 수 있습니다.
에이전트 기반 임상 의사결정 지원 시스템을 실제로 운영할 준비가 되셨습니까?
의료기관은 지난 20년 가까이 환자 경험을 현대화하기 위해 노력해 왔으며 이제는 그 어느 때보다 가시적인 성과를 요구받고 있습니다. 에이전트 기반 AI는 의료 산업을 혁신할 수 있습니다. Cloudera와 ServiceNow는 종단적 환자 기록을 구축하고 에이전트 기반 워크플로우가 보안과 거버넌스를 갖춘 방식으로 해당 기록에 액세스하도록 지원합니다. 이를 통해 의료기관은 진료 과정을 더 신속하게 진행하고 환자 경험을 개선하는 동시에 진료 비용을 낮출 수 있습니다.
두 기업의 파트너십에 대한 자세한 내용은 Omdia 백서* ‘워크플로우 데이터 패브릭: Cloudera와 ServiceNow로 프라이빗 AI 에이전트와 실시간 인텔리전스 구현(Workflow Data Fabric: Powering Private AI Agents and Real-Time Intelligence with Cloudera and ServiceNow)’에서 확인할 수 있습니다.
