시카고대학병원, AI와 통합 데이터를 활용하여 의료 서비스 확장

Data Cloud를 통해 환자 여정의 모든 단계에서 개인화된 연락을 할 수 있게 됩니다.

시카고대학병원은 병원이 치료 전, 치료 중, 치료 후 환자와 소통할 수 있는 방법을 재구상하기 시작했습니다. 이 팀은 불과 4개월 만에 Data Cloud에서 특정한 요구 사항, 위험 요소 및 행동에 맞춰져 있는 100개의 고유한 데이터 기반 마케팅 세그먼트를 구축했습니다.

이를 위해 Data Cloud는 다양한 타사 및 내부 데이터 소스로부터 Health Cloud 및 Marketing Cloud를 포함한 시카고대학병원의 연결된 Salesforce 데이터를 실시간으로 통합합니다.  

시카고대학병원이 Data Cloud를 배포할 때 개인정보 보호와 보안은 필수적인 고려 사항이었습니다. 이 의료 시스템은 환자 기록부터 재무 데이터, 기부자 상호 작용에 이르기까지 매우 민감한 정보와 기밀 데이터를 다루기 때문에 모든 기술 선택에서 엄격한 규제, 법률 및 윤리 기준을 충족해야 했습니다. 여기에는 HIPAA, 킥백(kickback) 금지법, 비영리 단체 관련 규정, 시카고대학의 자체 가이드라인 및 요건이 포함됩니다. 개인 건강 정보를 보호하기 위해 데이터가 익명화되기 전까지는 Salesforce나 파트너 누구도 데이터에 접근할 수 없습니다. 또한 데이터는 기밀로 유지되며 시카고대학병원에 서비스를 제공하는 것 외에는 다른 용도로 사용할 수 없습니다.

안전한 기반과 데이터를 한곳에 통합한 시카고대학병원은 환자에게 보다 타겟팅되고 개인화된 방식으로 연락할 수 있게 되었습니다. 더 스마트한 마케팅 세그먼트를 통해 시카고대학병원은 '환자가 40~45세, 출생 시 여성이며 첫 유방촬영을 예약해야 함'와 같은 공유 속성을 기반으로 광범위한 환자 그룹을 더 작은 그룹으로 세분화할 수 있습니다. 

세분화는 시카고대학병원이 환자의 요구 사항을 매우 정확하게 예측하고 대응하는 데도 도움이 됩니다. Hildreth는 "우리는 연례 1차 진료 예약을 놓친 사람들의 수준까지 드릴다운할 수 있습니다. 그리고 매년 진료를 받으면 어떤 도움이 되는지 안내하는 메시지를 환자에게 전송할 수 있습니다. 우리는 진정으로 맞춤화된 연락을 통해 사람들이 그 치료를 받는 가치를 이해하도록 도울 수 있습니다."라고 말합니다.

시카고대학병원은 이러한 세그먼트에서 실제로 가치를 창출하기 위해 인구 통계부터 임상 방문 및 서비스 기록에 이르는 광범위한 데이터를 모두 Data Cloud에서 사용합니다. 따라서 '18세 이상 65세 미만 남녀'와 같은 방대하고 초점이 맞춰지지 않은 목록으로 발송되던 메시지를 직원 증원 없이도 유의미하고 고도로 타겟팅된 연락으로 전환할 수 있습니다.

Marketing Cloud에서 활성화된 타겟팅 세그먼트는 모든 채널에서 환자와 잠재 고객에게 도달합니다.

시카고대학병원이 적절한 사람을 찾는 데 도움이 되는 세그먼트를 마련한 후 다음 단계는 연락을 취하는 것이었습니다. Data Cloud는 조직 전반의 환자 데이터를 체계화했고, Marketing Cloud는 모든 유형의 참여에 대해 실행 가능한 데이터를 만들었습니다. 그 덕분에 이제 환자의 최근 예약이나 처방전 재발급, 주 진료소 위치까지 맞춤형 메시지를 트리거할 수 있습니다.

효과는 분명했습니다. Chang은 "한 캠페인은 60%의 전환율을 달성했습니다. 그리고 시카고대학병원은 1년도 채 되지 않아 진정한 ROI를 달성할 수 있었습니다."라고 말합니다. 최근 특정 인구통계학적 특성과 위험 요인을 가진 환자를 대상으로 자궁경부암 검진을 권장하는 메시지를 보낸 결과 수신자의 절반 이상이 조치를 취하고 생명을 구할 수 있는 검진 예약을 잡았습니다. 

초개인화된 맞춤형 소통(Hyper-relevant outreach)은 환자들이 예방 치료를 꾸준히 받을 수 있도록 돕습니다. 이는 특히 적절한 의료 서비스 접근이 어려운 의료 소외 지역(underserved communities)에서 매우 중요합니다. 시의적절한 진료는 건강 격차를 해소하고, 장기적인 의료 비용을 줄이는 데 큰 역할을 합니다.

Agentforce가 환자가 원하는 시간에 적시에 답변을 제공해 주므로 직원들은 심층 서비스에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

시카고대학병원은 Data Cloud의 강력한 데이터 기반과 Marketing Cloud로 구동되는 개인화된 연락을 바탕으로 기술을 사용하여 비임상 경험을 혁신하는 데 주력하고 있습니다. 시카고대학병원은 Agentforce 360 Platform의 에이전트 계층인 Agentforce를 통해 모든 환자에게 더 빠르고 스마트하며 개인화된 지원을 제공합니다.

Chang은 "특정 세포를 표적으로 삼아 암을 치료할 수 있는 능력은 갖추었지만 업계 전반에서 우리 서비스는 매우 뒤처져 있습니다. 그래서 Agentforce가 처음 발표되었을 때 누구보다도 먼저 도입하고자 했습니다. 우리는 Agentforce를 통해 의료 서비스가 필요한 사람들에게 서비스를 제공할 것입니다."라고 말합니다.

대부분의 환자가 계속해서 지원 부서에 전화하여 도움을 요청할 것이라는 점을 알고 있는 시카고대학병원은 Data Cloud 기반의 Agentforce Voice를 사용하여 전화 지원을 혁신할 수 있습니다. 팀은 예약 스케줄링, 처방전 재발급, 길 안내와 같은 일반 정보 등을 자율적으로 처리하기 위해 7개의 비임상 사용 사례를 계획 중입니다. 이는 시카고대학병원에게는 대기 시간을 줄이고, 지원 비용을 절감하고, 직원의 업무 부담을 덜어주고, 보다 원활하고 친절한 서비스를 제공하기 위한 큰 진전입니다.

외래 운영 수석 부사장 Tyler Bauer는 "자신에게 편리한 시간에 예약을 하려는 환자가 많습니다. 문제는 그 시간대가 일반적으로 병원 운영 시간인 오전 8시부터 오후 5시까지가 아니라는 점입니다. Agentforce는 특히 완전한 옴니채널 경험을 갖추게 되면 운영 및 액세스 센터를 연중무휴 24시간 운영할 수 있게 되므로 우리에게 큰 도움이 될 것입니다."라고 말합니다.

시카고대학병원은 현재 웹사이트에 채팅 기능이 없지만 곧 바뀔 예정입니다. Agentforce로 구동되는 시카고대학병원의 첫 AI 에이전트가 웹 채팅에 출시되어 "MRI 찍으러 갈 때 어디에 주차해야 하나요?" 또는 "피부과 클리닉이 있나요?"와 같은 일상적인 질문을 처리할 것입니다. Agentforce가 간단한 자주 발생하는 문의 사항을 관리하게 되면 액세스 센터 담당자는 암 진단을 받은 환자의 여러 예약 건과 보험 처리를 돕는 것과 같은 더 복잡한 요구 사항에 집중할 수 있습니다.

“우리는 데이터를 활용해 병원 주차장이 언제 가득 차는지도 추적할 수 있습니다.”라고 Chang은 말했습니다. “진료 30분 전에 병원으로부터 ‘A주차장은 만차이지만 B주차장은 여유가 있습니다’라는 알림을 받는다고 생각해보세요. 이건 진료실 안의 일이 아니지만, 환자의 의료 경험(Healthcare Experience)에는 엄청난 영향을 미칩니다. 이것이 바로 Agentforce가 실현할 수 있는 일입니다.”