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ZDNET의 주요 시사점
- 환자들은 건강 정보를 얻기 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있습니다.
- AI 체크인은 환자가 방문 후 추적을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 인간의 감독은 의료 AI에 대한 신뢰의 핵심으로 남아 있습니다.
2024년부터 의료 분야에서 AI에 대한 태도는 AI에 대한 신뢰가 높아지는 쪽으로 바뀌었습니다.
Salesforce의 Connected Health Consumer 보고서에 따르면 미국 성인의 2%만이 2024년에 의료 정보를 위해 AI를 사용했으며 현재 그 숫자는 61%입니다. Salesforce의 Connected Health Consumer 보고서는 에이전트 AI의 부상이 의료 분야, 특히 환자 경험 내에서 소비자의 기대, 태도 및 요구를 어떻게 바꾸고 있는지 더 잘 이해하기 위한 목적으로 전 세계 3,200명의 소비자를 대상으로 한 설문 조사입니다.
또한: AI 에이전트는 새로운 동료입니다 – 최상의 결과를 얻는 방법
2026년 연결된 건강 소비자 보고서의 4가지 주요 결과는 다음과 같습니다.
- 소비자 등급 격차: AI는 좋은 서비스가 어떤 것인지에 대한 기준을 높였으며, 의료 부문의 행정 부담으로 인해 환자가 적극적으로 멀어지고 있습니다. 오늘날 환자의 58%는 예약이 너무 어려워 필요한 진료를 지연하거나 건너뛰기도 합니다.
- 에이전트 가치 교환: 환자는 특히 몇 시간 후에 물류 및 탐색 작업을 위해 AI에 광범위하게 개방되어 있습니다. 67%는 정규 근무 시간을 기다리는 것보다 연중무휴 AI 지원을 받는 것이 더 낫다고 말합니다. 일부는 이러한 편의를 위해 공급자를 전환하기도 합니다.
- 에이전트 탐색: 많은 환자들에게 예약 후 관리 지침은 혼란을 야기하지만 AI는 이러한 격차를 해소할 수 있습니다. 환자 4명 중 거의 1명은 치료 계획에 대해 확신을 갖지 못한 채 방문을 떠납니다. 70%는 사전 예방적인 AI 체크인이 방문 간 추적을 유지하는 데 도움이 되며 약속 이후 AI의 의미 있는 역할을 지적합니다.
- 거버넌스 및 임상 안전성: 환자는 의료 분야의 AI에 그 어느 때보다 개방적이지만 투명성, 감독 및 제공자 신뢰가 구축된 경우에만 가능합니다. 공개 AI 챗봇보다 제공자의 보안 포털에 직접 통합된 AI 에이전트를 신뢰할 가능성이 3배 더 높습니다. 그럼에도 불구하고 거의 90%는 사람의 감독과 에스컬레이션 옵션을 기대합니다.
소비자 격차: 불필요한 마찰로 인해 AI 에이전트 채택이 촉진됩니다.
보고서에 따르면 환자의 60%가 일정 문제로 인해 진료를 미루는 것으로 나타났습니다. 환자들은 의료 서비스 제공자와 더 나은 참여 경험을 절실히 찾고 있습니다. 현재의 다중 채널 참여 모델은 좋은 경험을 제공하지 못합니다. 환자의 49%가 통화 대기 10분 후 포기를 경험했습니다.
또한: AI 에이전트는 자체 검색 엔진을 갖게 됩니다.
온라인 경험은 그다지 좋지 않습니다. 환자의 46%가 웹사이트를 혼란스럽고 탐색하기 어렵다고 표시했습니다. 이제 6명 중 1명은 디지털 액세스의 용이성이 제공업체를 선택할 때 결정적인 요소라고 말합니다. 기록 공유는 향상된 경험을 위한 또 다른 주요 결점입니다. 환자의 절반 이상(60%)은 의료 제공자 간의 기록 공유가 좋지 않으면 동일한 의료 검사를 반복한다는 의미라고 말합니다.
그리고 환자의 66%는 처방전이 다시 채워지기를 기다리는 동안 약이 바닥났습니다.
에이전트 가치 교환: AI 에이전트와의 더 빠르고 스마트한 참여를 향한 전환
환자 10명 중 거의 7명은 표준 시간 동안 사람과 대화하기 위해 기다리는 것보다 AI 에이전트를 통해 연중무휴 24시간 도움을 받는 것을 선호합니다. 잘못된 예약 경험으로 인해 환자가 치료를 받지 못하게 되고 AI 에이전트가 도움을 줍니다. 환자는 적극적인 치료를 원하며 환자의 83%는 의료 권장 사항을 제공할 수 있는 자가 등록 프로그램에 관심이 있습니다.
밀레니얼 세대는 사전 예방적 치료로의 전환을 주도하고 있으며, 88%는 더 빠른 진단을 위해 AI 에이전트에게 전체 의료 기록에 대한 액세스 권한을 부여하겠다고 말했습니다. 환자들은 AI 에이전트 근처에 인간이 있기를 원하며, 49%는 지연을 피하기 위해 청구 및 일정 변경과 같은 물류 작업에서 인간보다 AI 에이전트를 선호한다고 언급했습니다. 그리고 환자의 54%는 더 나은 조율된 치료 결과로 이어진다면 안전한 AI 에이전트가 민감한 의료 데이터를 관리하도록 기꺼이 허용할 것입니다.
또한: 성공적인 기업 혁신을 위한 에이전트 AI의 12가지 규칙
AI 에이전트를 사용하는 의료 서비스 제공자는 의료 소비자와 환자를 유지할 가능성이 더 높습니다. 보고서에 따르면 환자의 59%는 대기자 명단 상태를 지속적으로 업데이트하는 제공업체로 전환하고, 환자의 55%는 AI를 통해 실시간 보험 자격 확인을 제공하는 제공업체로 전환하는 것으로 나타났습니다.
에이전트 탐색: AI 에이전트가 사후 관리 격차를 줄이는 방법
환자 4명 중 거의 1명은 치료의 다음 단계에 대해 혼란스러워 예약을 종료합니다.
또한: 통제력을 잃기 전에 AI 에이전트를 열정적이지만 잘못된 방향으로 인도하는 인간 인턴처럼 대하십시오.
그리고 이들 중 70%는 의료 방문 후 AI 에이전트가 사전에 체크인하면 혼란을 덜 느낄 것입니다. Z세대 환자(31%)는 예약 후 다음 단계가 확실하지 않을 때 먼저 AI를 선택합니다. 환자의 78%는 자동 알림이 약을 복용하고 치료 계획을 따르는 데 도움이 될 것이라고 말합니다. 이러한 유형의 사전 의사소통의 필요성은 만성 질환 관리에 훨씬 더 중요하며, 65%는 연중무휴 디지털 도우미가 삶을 훨씬 더 쉽게 만들어 줄 것이라고 말합니다.
환자들은 자신의 건강 데이터로 AI를 신뢰하고 있습니다.
환자들은 보다 안전하고 보다 적극적인 치료를 위해 건강 정보를 공유할 준비가 되어 있으며, 73%는 새로운 처방전을 받기 전에 AI가 잠재적인 약물 상호 작용을 표시할 수 있다고 신뢰한다고 말했습니다. 보고서에 따르면 환자의 63%는 약물 사용에 대한 자동 알림을 원하고, 66%는 예방 검진을 제안하는 AI 에이전트를 원하며, 54%는 AI 에이전트가 의료 제공자의 진료를 보다 안전하게 느끼도록 도울 수 있다는 데 동의합니다.
또한: 고객 서비스 AI 에이전트를 배포하는 기업의 70%가 60일 만에 ROI를 경험합니다.
환자들은 또한 병원에서 집으로의 원활한 이동을 돕는 AI 에이전트를 찾습니다. 환자의 77% 이상이 병원에서 가정 간호로의 전환을 단순화할 수 있는 AI 도구를 높이 평가합니다. 실제로 72%는 AI 에이전트가 자신의 전체 건강 기록을 기반으로 맞춤형 후속 일정을 생성해 줄 것이라고 신뢰합니다.
거버넌스 및 임상 안전: 환자는 가드레일 내에서 AI를 원합니다.
보고서에 따르면 의료 분야에서 AI에 대한 더 큰 신뢰를 향한 전환은 2024년 이후 크게 증가했습니다. 환자의 64%는 더 빠른 진단을 위해 전체 병력을 AI와 공유하고, 15%만이 AI 에이전트와 어떤 데이터도 공유하지 않을 것입니다. 환자는 공개 챗봇이나 일반 웹사이트에 있는 AI 에이전트보다 의사의 보안 포털에 통합된 AI 에이전트를 신뢰할 가능성이 3배 더 높습니다.
또한: AI를 통해 신뢰와 책임을 구축하는 방법에 대한 세 명의 기술 비전가
환자들은 AI 기반 지원 채택을 늘리기 위해 인간의 감독을 원합니다. 문제는 AI 에이전트가 건강 데이터의 정확성과 개인 정보 보호에 대한 우려를 포함하여 민감한 건강 상호 작용을 처리할 수 있는지 여부입니다. 환자는 AI 에이전트가 단독으로 행동하는 것을 원하지 않으며, 88%는 행정 지원을 위해 AI를 수용하기 전에 인간 감독의 증거가 필요하고, 90%는 의료 지원에 대해 동일한 수준의 감독을 기대합니다. 환자는 또한 필수적인 신뢰 요구 사항으로 인간 지원으로 확대할 수 있는 옵션을 원합니다. 환자들은 또한 AI가 생성한 권장 사항에 대한 증거, 즉 추적성과 책임성을 원합니다.
AI 에이전트 추적성과 책임의 중요성은 에이전트 AI의 성공적인 전환을 위한 12가지 규칙 중 하나입니다.
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