Trellis
Trellis AI · 코딩 · 기타
Trellis는 전문 진료기관을 위한 AI 에이전트 플랫폼이다. 팩스와 PDF, 스캔 서류를 읽고 전자의무기록 안에서 사전 승인과 이의신청, 급여 확인을 처리한다.
Trellis 소개
About
Trellis란 무엇인가
Trellis는 스탠퍼드 AI 연구소에서 분사한 의료 AI 기업으로, YC와 General Catalyst, Telesoft Partners의 투자를 받았다. 의료 AI 에이전트가 맡는 일은 의뢰서가 도착한 뒤 첫 치료까지 남는 행정 작업이다. 서류 접수, 급여 확인, 사전 승인, 이의신청이 모두 여기에 들어간다.
겨냥하는 대상은 종이의 양이다. 전문 진료 한 건은 팩스와 진료 기록, 보험사 서식으로 수백 장에 이른다. 직원은 눈으로 읽고 필요한 부분을 전자의무기록에 다시 입력하며 보험사 포털을 한 곳씩 열어야 한다. Trellis가 비정형 데이터 추출을 대신한다. 흩어진 서류를 정돈된 항목으로 바꾸고, 그 내용에 따라 다음 단계를 실행한다. 회사 설명에 따르면 에이전트가 전체 처리의 80~90%를 사람 손 없이 끝낸다.
한계도 분명하다. Trellis는 의료기관에 팔고 개인에게는 팔지 않는다. 셀프 가입도, 공개 가격표도, 공개된 API 문서도 없다. 전자의무기록 연동 예산이 없는 소규모 의원은 도입하기 어렵다.
시작하는 방법
- Trellis 웹사이트에서 데모를 신청하고 현재 진료 전 행정 흐름을 담당자와 함께 짚어 본다.
- 이미 쓰는 시스템을 연결한다. 기존 절차를 바꾸라고 요구하지 않고 그대로 옮겨 그린다.
- 서류 유형, 보험사별 요건, 에이전트 출력을 사람이 검토하는 지점을 정한다.
- 먼저 한 가지 업무, 보통 의료 문서 관리나 사전 승인부터 시작하고 이후 이의신청과 환자 안내로 넓힌다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 안과와 류마티스내과, 종양내과 같은 전문 의원
- 주입 센터
- 수익 관리와 사전 승인 팀
작업
- 의료 문서 접수
- 사전 승인 자동화
- 이의신청과 거절 대응
- 급여 확인과 테스트 청구
활용 상황
- 200장 첨부가 붙은 의뢰서가 들어온다
- 보험사가 약제 승인을 거절한다
- 의원이 수익 구조를 보고 싶다
주요 기능
팩스와 스캔 서류 접수
Trellis가 읽는 형식은 전문 의원에 실제로 도착하는 것들이다. 팩스, PDF, 스캔 서식, 진료 기록이 대상이다. 페이지마다 유형을 나누고 보험사가 반드시 묻는 항목을 뽑아낸다. 승인 업무 첫날을 통째로 잡아먹던 분류 작업이 여기서 사라진다.
비정형 데이터 추출과 전자의무기록 기록
정리되지 않은 서류를 깔끔한 구조화 레코드로 바꾸고, 직원이 매일 여는 전자의무기록에 기록한다. 메모는 의료진이 찾는 자리에 남고, 보고서는 스캔 이미지가 아니라 실제 항목을 받는다. 제품의 핵심이며 나머지 기능이 모두 이 층 위에 올라간다. EHR 워크플로 자동화도 같은 층에서 작동한다. 이후 단계가 같은 항목을 읽기 때문이다.
사전 승인과 이의신청
에이전트가 승인 패키지를 만들고 보험사 규칙에 대조해 확인한 뒤 제출한다. 거절이 오면 의학적 필요성 설명서와 이의신청 초안을 근거 자료와 함께 생성한다. 치료 시작 시계는 멈추지 않으므로 이의신청에서 며칠을 줄이는 의미가 크다.
보험사 포털 조작과 발신 전화
사전 승인 업무 상당 부분은 여전히 웹 포털과 전화 대기열 안에 있다. Trellis Execute가 포털을 조작하고 보험사에 전화를 걸어 돌아온 결과를 검증한다. 가장 눈에 띄지 않는 단계이면서 직원 시간을 가장 많이 잡아먹는 부분이다.
Trellis Copy로 업무 흐름 매핑
Trellis Copy는 한 부서가 지금 일하는 방식을 그려 내고, 에이전트가 학습할 수 있는 환경으로 바꾼다. 과정에서 표준 절차와 KPI도 기록한다. 시작 전에 내부 절차를 다시 설계할 필요가 없다. 그려진 지도가 곧 훈련장이 된다.
Trellis Capture로 만드는 학습 루프
Trellis Capture는 고객 시스템을 살펴 에이전트 개선에 쓰일 데이터를 만들고, 업무 흐름 자체에 대한 개선안도 제시한다. 분석 결과는 기관 안에 남는다. 시간이 지나면 에이전트가 처리하는 예외가 늘어난다. 규칙 엔진과 적응하는 시스템의 차이가 여기에 있다.
장단점
장점
- 서류 접수부터 이의신청까지 진료 전 과정을 한 줄로 덮는다. 한 단계만 하는 도구가 아니다.
- 기존 전자의무기록과 보험사 포털 안에서 작동하므로 시스템을 갈아엎지 않아도 된다.
- 치료까지 걸리는 시간 90% 감소, 직원 생산성 5배라는 구체적 결과를 공개한다.
- 구조화된 출력 덕분에 승인율과 상환액을 추적할 수 있다. 종이로 일하는 팀은 측정조차 못 하는 지표다.
- 학습 루프가 반복되는 예외를 흡수한다. 위로 넘기기만 하지 않는다.
단점
- 가격이 공개되지 않았다. 우리 의원에 맞는지는 영업과 이야기하기 전에는 알 수 없다.
- 기업 도입만 있고 셀프서비스 요금제가 없다. 소규모 의원은 비용에서 사실상 배제된다.
- 공개된 API 문서가 없다. 위에 자체 도구를 만들려는 팀에는 제약이다.
- 성과 수치는 판매사가 낸 것이다. 독립적이고 동료 검토를 거친 자료는 찾기 어렵다. 비율은 감사 결과가 아니라 주장으로 읽어야 한다.
자주 묻는 질문
의료 행정 서류에 AI 에이전트를 붙이는 제품이다. 에이전트가 의뢰서와 진료 서류를 읽고 보험사가 요구하는 데이터를 추출하며, 사전 승인을 제출하고 이의신청 초안을 쓴다. 결과는 전자의무기록에 기록된다.
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