환자 치료부터 의료 기기 생산까지: AI가 의료 분야의 고객 경험에 미치는 포괄적인 영향

현재의 의료 환경

미국인들은 정치적 불확실성, 비용 증가, 코로나19의 지속적인 영향으로 인해 의료 선택에서 점점 더 불안감을 느끼고 있습니다. 최근 갤럽 설문조사에 따르면 의료 접근성과 경제성 개선이 최우선 과제라고 답변한 사람의 비율은 응답자의 52%에 달했습니다. 논쟁적인 정치적 환경과 메디케어와 메디케이드 예산 감축 가능성은 이러한 우려를 더욱 악화시키면서 의료를 국가 의식의 중요한 일부로 만듭니다[1].

2025년 메디케어의 2.83% 환급 감소는 민간 외과의에게 재정적 어려움을 야기할 것입니다. 인플레이션 조정치로 인해 지난 20년 동안 메디케어 의사 지급금이 29% 감소하여 개업의들의 부담이 더욱 높아졌습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 개업의들은 온라인 예약, 자동 알림 및 원격 진료 같은 기술을 채택하여 운영을 간소화하고 효율성을 개선하고 있습니다[2].

미국 의료 시스템을 헤쳐나가는 것은 많은 소비자들에게 부담이 될 수 있습니다. 높은 비용, 복잡한 보험 플랜, 예약의 어려움은 상당한 장애물이 됩니다. Kaiser Family Foundation에 따르면, 미국 성인의 약 절반이 의료 비용을 부담하기가 어렵다고 생각하며, 재정적 제약으로 인해 필요한 치료를 지연하거나 포기하는 경우가 많습니다[3]. 또한, 네트워크 내 진료 제공자를 찾고 시의 적절한 예약을 확보하는 일에 문제가 발생할 수 있으며, 이는 종종 치료 지연으로 이어질 수 있습니다[4].

인공 지능(AI)이 소비자에게 도움을 줄 기회

AI는 의료 서비스 접근성과 효율성을 높여 이러한 문제를 해결할 수 있는 가능성이 있습니다. AI는 임상적 위험을 예측하고, 웰니스 프로그램을 개인화하고, 관리를 간소화함으로써 소비자들이 필요할 때 적절한 도움을 받도록 보장할 수 있습니다[4]. 또한 AI 기반 주변 리스닝 및 입원 환자 치료 모델을 통해 예약 불이행을 줄이고, 보험 탐색을 간소화하며, 치료 품질을 향상시킬 수 있습니다[5]. 또한 AI는 이전에는 액세스할 수 없었던 데이터에서 인사이트를 얻어 전례 없는 규모로 개인화된 소비자 참여를 가능하게 할 수 있습니다. 이러한 혁신은 맞춤형 의료 서비스를 제공하고 투명성을 개선하며 소비자와의 신뢰 관계를 촉진함으로써 의료 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다[6].

AI가 의료 제조를 혁신하는 방법

AI는 의료 분야의 소비자 문제를 해결하는 부분에서 상당한 진전을 이루는 동시에 업계의 제조 부문에도 혁신을 일으키고 있습니다. 이 기술은 효율성과 품질 보증을 향상시킴으로써 의료 제조에 혁신을 일으키고 있습니다[7]. Journal of Emerging Technologies in Engineering[SEEJPH]의 문서에 따르면 AI 지원 예측 분석, 규제 자동화 및 지능형 제조가 주요 발전 사항입니다[8]. 이러한 기술은 제조업체가 유지보수 요구를 예측하고, 규정 준수 프로세스를 자동화하며, 생산 워크플로를 최적화하는 데 도움이 됩니다[9]. FDA는 제조를 위한 여러 AI 기술을 승인하여 엄격한 안전성 및 유효성 표준을 충족하도록 보장했습니다. 이러한 승인은 의료 기기 생산을 간소화하고 품질을 보장함으로써 AI가 환자 치료를 개선할 가능성을 부각시킵니다[10].

AI가 의료 제조에 혁신을 일으키고 있기 때문에 고객 경험[CX]에 미치는 영향은 똑같이 혁신적입니다. AI 기반 고객 인사이트 모델은 전자 건강 기록[EHR], 환자 피드백 및 기타 상호작용을 분석하여 실행 가능한 인사이트를 생성함으로써 의료 서비스 제공자가 환자의 불만족을 사전에 해결하고 진료 품질을 개선할 수 있도록 합니다[11]. 또한 챗봇 및 음성봇과 같은 대화식 에이전트는 머신 러닝 모델을 기반으로 연중무휴 지원, 빠른 응답 및 개인화된 권장 사항을 제공하여 CX를 혁신하고 있습니다[12]. 이러한 발전은 고객 상호작용을 간소화할 뿐만 아니라 요구를 예측하고 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 보다 강력한 관계를 조성합니다.

AI를 통한 의료용 포장의 미래

AI는 의료기기 제조를 크게 변화시켜 생산 공정 전반에 걸쳐 효율성, 안전성 및 규정 준수를 향상시키고 있습니다[13]. 패키징 분야에서, AI 기반 예측 분석은 생산 일정과 재고 관리를 최적화하여 필요할 때 자재를 사용할 수 있도록 보장하고 폐기물을 줄입니다[14]. 또한 Oliver Healthcare Packaging에서 사용하는 파우치 검사 시스템과 같은 AI 기반 비전 시스템은 결함을 실시간으로 감지하여 제품 품질을 개선하고 비용을 절감함으로써 품질 보증을 자동화합니다[15]. 이러한 발전은 운영을 간소화하고 제품 신뢰성을 향상시키며, 궁극적으로는 고품질의 규정 준수 의료 기기를 제공함으로써 더 나은 고객 경험에 기여합니다.

출처 

2 https://www.forbes.com/councils/forbesbusinesscouncil/2025/02/13/medicare-cuts-in-2025-navigating-private-practice-challenges/ 

3https://healthcarecouncil.com/identifying-challenges-facing-the-u-s-healthcare-system/

4https://www.kff.org/health-costs/issue-brief/americans-challenges-with-health-care-costs/

5 https://www.healthsystemtracker.org/chart-collection/beyond-cost-what-barriers-to-health-care-do-consumers-face/

6 https://link.springer.com/article/10.1007/s12553-021-00547-5

7 https://postgraduateeducation.hms.harvard.edu/trends-medicine/advancing-health-care-artificial-intelligence-strategic-approach-leaders

8 https://www.advancedmanufacturing.org/industries/healthcare-4-0/article_03d21baa-eaec-11ef-8291-af8b4f40e3ae.html

9 https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-issues-comprehensive-draft-guidance-developers-artificial-intelligence-enabled-medical-devices

10 https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-software-medical-device

11 Gudavalli, Sunil, and Abhishek Tangudu. "AI-driven Customer Insight Models in Healthcare." https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5068359

12 "Between Artificial Intelligence and Customer Experience: A Literature Review on the Intersection." SpringerLink. https://link.springer.com/article/10.1007/s44163-024-00105-8

13 https://www.qualitydigest.com/inside/customer-care-article/ai-medical-device-manufacturing-012925.html

14 https://www.packworld.com/trends/digital-transformation/article/22930562/ai-is-transforming-packaging-manufacturing

15 https://www.maxcessintl.com/vision-systems/