헬스바나가 건강에 대해 사람들을 어떻게 끌어들이고 있나요?
예상치 못한 혁신적인 접근: 드래그 퀸입니다.
“드래그 퀸은 수용성과 진정성을 상징합니다,”라고 헬스바나의 파트너십 부사장인 가브리엘라 팔메리(Gabriella Palmeri)는 VB Transform 행사에서 발표하면서 설명했습니다. “건강 문제에 대한 정서적이고 솔직한 반응을 재미있는 인물로 포장하여 오명을 줄이는 데 도움을 줍니다.”
이 독특한 전략으로 헬스바나는 현재 수만 명의 환자에게 서비스를 제공하며, 2024년 말까지 백만 명으로 고객을 확장할 계획입니다.
“우리는 의료 경험을 디지털화하는 데 도움을 줍니다,”라고 헬스바나의 CEO인 라민 바스타니(Ramin Bastani)는 말했습니다. “여러분이 우리를 들어본 적이 없을 수도 있지만, 저희 환자들은 진정으로 저희 서비스를 사랑합니다.”
환자에게 다가가기
바스타니는 세션을 시작하면서 설문조사를 진행했습니다:
“여기 병원 포털을 사용하는 분은 몇 분인가요?” (손이 올라갔습니다.)
“여기 계신 분들 중 병원 포털을 좋아하는 분은 계신가요? 팬이 있으신가요?” (손이 몇 개 올라갔습니다.)
“좋아하는 사람은 거의 없는 것 같습니다,”라고 그는 결론지었습니다.
헬스바나의 플랫폼은 이러한 인식을 혁신하겠다고 주장하며, 미국에서 가장 큰 환자 대상 AI 시스템 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 이 AI 봇은 환자의 건강 기록과 연결되어 이전 상호작용에 기반한 즉각적인 답변을 제공합니다.
“환자로서, 이 AI는 여러분의 건강 기록을 알고 있으며 모든 언어로 대화가 가능하고 즉각적인 답변을 제공합니다,”라고 바스타니는 언급했습니다.
로그인 후, 환자들은 전통적인 인간 대화, 표준 AI와의 채팅, 또는 드래그 퀸 AI와의 상호작용 중 선택할 수 있습니다.
팔메리는 환자가 이 플랫폼을 통해 심각한 논의를 진행하며, 약물에 대한 긴급 질문에 즉각적인 답변을 받는다고 공유했습니다. AI는 가벼운 질문에도 대답할 수 있습니다—예를 들어 "남자가 쏟아지면 걱정해야 하나요?"에 대해 "남자가 쏟아진다면, 가장 멋진 우산을 챙기고 그 축복을 즐기세요!"라고 답합니다.
놀랍게도, 팔메리는 환자 상호작용의 80%가 드래그 퀸 페르소나와 발생한다고 강조했습니다. 또한 25%의 대화가 클리닉 운영 시간 외에 일어나 환자와의 접촉을 더욱 확대하고 있습니다.
신중하고 체계적인 구축
바스타니는 의료 제공자들이 환자 메시지의 양을 관리하는 데 종종 어려움을 겪고 있으며, AI 지원이 필요하다고 강조했습니다. “이 기술은 허공에서 창조된 것이 아닙니다; 실제 필요를 해결하기 위해 개발되었습니다,”라고 그는 설명했습니다.
플랫폼이 출시되기 전에, 100명이 넘는 임상 의사들이 신중한 롤아웃을 통해 철저히 테스트했습니다. 팔메리는 이는 규제 준수와 환자의 안전 및 편안함을 보장하기 위해 필요하다고 설명했습니다. AI와의 상호작용은 인간 제공자와는 상당히 다르기 때문입니다.
초기 사용자 기반은 단 5명이었지만, 현재 헬스바나의 초기 액세스 프로그램에 참여하는 환자가 50,000명으로 확대되었습니다.
헬스바나는 OpenAI와 파트너십을 맺고 반복적인 접근 방식을 강조하며, 백만 건 이상의 환자-제공자 메시지 데이터를 기반으로 플랫폼을 지속적으로 개선해 나가고 있습니다.
“우리는 실제 환자 상호작용을 평가하는 데 있어 많은 경쟁자들보다 앞서 있다고 믿습니다,”라고 바스타니는 덧붙이며, 헬스바나가 OpenAI와 제로 보존 정책을 유지하고 있어 환자-제공자 대화가 저장되지 않는다고 명확히 했습니다.
철저한 평가의 세 가지 범주
헬스바나의 성공은 철저한 평가 과정에 크게 기인하고 있습니다. 팔메리는 모든 AI 생성 메시지가 24시간 이내에 두 명의 콘텐츠 감사자에 의해 검토되어 정확성, 완전성 및 맥락적 관련성이 평가된다고 밝혔습니다.
“응답이 정확한가요? 완전한가요? 맥락적으로 적절한가요?”라고 그녀는 말했습니다.
5점 만점에 5점 미만의 점수를 받은 메시지는 개선을 위한 피드백 루프에 들어갑니다.
헬스바나의 CPO인 샘 워머스(Sam Warmuth)는 세 가지 중요한 평가 범주를 자세히 설명했습니다:最佳 AI 프레임워크를 확인하는 모델 평가, AI가 사용자 쿼리를 해결하는지 판별하는 단일 턴 평가, AI와 사용자 간의 지속적인 상호작용을 살펴보는 다중 턴 평가입니다.
“다채널 평가는 각 출력이 다음 입력에 영향을 미치는 지속적인 교환을 포함합니다,”라고 워머스는 설명했습니다.
플랫폼은 서로 상호작용하는 여러 모델을 통합하여, 데이터 입력 및 커뮤니케이션을 관리하며 사용자 경험을 향상시키고 있습니다.
헬스바나는 또한 체인 포인트 감지를 사용하여 워크플로우의 불일치를 식별하여 환자 상호작용이 원활하고 보람 있게 유지되도록 하고 있습니다.
요약하자면, 헬스바나의 유머와 공감을 결합한 혁신적인 접근 방식은 드래그 퀸 AI를 통해 환자와 의료 제공자 간의 상호작용을 혁신하고 있으며, 이 경험을 정보적일 뿐만 아니라 즐겁게 만들고 있습니다.
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