모한 기리다라다스, LeanTaaS의 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

모한 기리다라다스는 LeanTaaS의 창립자이자 CEO입니다. LeanTaaS는 의료 시스템에 AI 기반·SaaS 방식의 수용 역량 관리, 인력 배치, 환자 흐름 소프트웨어를 제공하는 선도 기업입니다. 미국 전역 175개 이상의 의료 시스템에서 이 회사의 소프트웨어를 사용합니다. 2023년 1월 10일 Hospital IQ를 인수하면서 최근 기업 가치가 10억 달러를 넘어선 최초의 디지털 헬스 기업이 됐습니다. 앞서 2022년 6월 6일 Bain Capital이 이 회사의 과반 지분을 인수했습니다.

어린 시절부터 엔지니어가 되고 싶었다고 합니다. 이 관심은 무엇에서 비롯되었습니다?

제가 자랄 때 아버지와 세 형 모두 엔지니어였습니다. 저는 항상 더 높은 교육을 받으려고 노력했고 결국 봄베이의 IIT(인도 공과대학)에서 전기공학을 전공했습니다. 이후 미국으로 건너가 조지아 공과 대학에서 컴퓨터 과학 석사와 스탠퍼드 대학에서 MBA를 취득했습니다.

McKinsey & Company에서 18년 동안 근무했습니다. 당시 어떤 프로젝트를 수행했으며, 그 경험에서 어떤 교훈을 얻었나요?

McKinsey에서 저는 북미의 린 제조·린 서비스 운영과 아시아·태평양 지역의 린 운영·린 서비스 운영을 담당했습니다. 2009년 말, LeanTaaS를 시작할 두 가지 주요 아이디어를 갖고 McKinsey를 떠났습니다. 첫째, 모든 곳에서 운영 개선 프로젝트가 엑셀 스프레드시트를 기반으로 진행되고 있다는 것을 알았습니다. 둘째, 프로세스 개선 노력에는 항상 프로젝트 팀이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 이러한 팀은 내부 또는 외부 팀일 수 있습니다. LeanTaaS를 창립하는 것은 엑셀 수준의 수학을 복잡한 수학으로 대체하고, 현장 프로젝트 팀의 필요성을 SaaS 플랫폼으로 대체하는 것이 제 비전이었습니다. 프로젝트 팀이 맡는 업무는 그때그때 최우선 프로젝트에 따라 계속 달라지기 때문입니다.

실리콘밸리의 칵테일 파티에서 나눈 가벼운 대화가 LeanTaaS 창립으로 이어진 이야기를 들려주시겠습니까?

실리콘밸리의 칵테일 파티나 저녁 모임에는 회사를 창업하거나 매각하거나 상장한 사람들이 있기 마련입니다. 한 모임에서 처음 만난 사람이 무슨 일을 하느냐고 물었습니다. McKinsey에서 일하지만 소프트웨어 회사를 창업하려고 퇴사를 결정했다고 답했습니다. 아직 어떤 회사를 만들지는 확실하지 않았습니다. 그는 꽤 대담한 도약이라고 말했습니다. McKinsey에서는 어떤 CEO와도 만날 수 있지만 제품도 기술도 자금도 고객도 없이 독립하면 누가 만나주겠느냐는 것이었습니다. 한동안 고민했지만 결국 이 대화를 토대로 방향을 잡았습니다. 새 회사는 20년 동안 쌓은 제 역량을 활용하면서 소프트웨어 분야에서 파괴적이고 차별화된 존재가 되어야 했습니다. 이 결정적인 대화로 선택지를 좁히고 명확한 주제, 사명, 목적이 있는 소프트웨어 회사에 집중할 수 있었습니다.

초기에는 LeanTaaS의 비전이 넓었지만, 이후에 의료 분야에 집중하게 된 이유는 무엇인가요?

LeanTaaS는 2010년에 산업 중립적인 접근 방식으로 시작되었습니다. 우리는 Google (GOOGL ), Home Depot (HD ), Flextronics 등 약 20개 회사와 함께 운영 성능을 개선하기 위한 맞춤형 SaaS 애플리케이션을 개발했습니다. 2013년에 우리는 스탠퍼드 헬스케어와 협력하여 주입 치료 일정 문제를 해결했습니다. 우리는 공급과 수요를 분석적으로 매칭하여 최적의 성능을 달성하는 알고리즘을 개발했습니다. 이후 18개월 동안 알고리즘을 개선하고 첫 번째 제품인 iQueue for Infusion Centers를 개발했습니다. 2015년에 우리는 의료 분야에 집중하기로 결정했습니다.

병원과 의료 기관의 운영을 최적화하는 데 사용되는 기계 학습 기술은 무엇인가요?

의료 데이터가 디지털화됨에 따라, 이 데이터를 사용하여 제공자들이 더 효율적으로 자원을 할당할 수 있는 기회가 생깁니다. 기계 학습 기술은 수학적 능력이 인간의 지성을 훨씬 초월하며, 병원과 주입 치료 센터의 운영을 최적화하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이러한 기술은 데이터 기반의 통찰력을 사용하여 효율성을 개선하고, 환자 결과를 개선하며, 자원 할당을 개선합니다. 의료 최적화에서 사용되는 일부 주요 기계 학습 기술에는 예측 분석, 환자 흐름 관리, 자원 할당 및 스케줄링이 포함됩니다.

예측 분석: 기계 학습 알고리즘은 역사적인 데이터를 분석하여 환자 입원율, 질병 발병, 환자 결과를 예측할 수 있습니다. 이는 병원이 자원을 더 효과적으로 할당하고 환자 수요의 급증을 준비할 수 있도록 도와줍니다.

환자 흐름 관리: 기계 학습은 퇴원 시점이나 퇴원 장애 요인, 병상 가용성, 병원 내 환자 이동을 예측해 환자 흐름을 최적화할 수 있습니다. 이는 대기 시간을 줄이고, 환자 만족도를 개선하며, 자원 활용을 향상합니다.

자원 할당 및 스케줄링: 기계 학습은 역사적인 데이터와 실시간 수요를 기반으로 병원 직원, 수술실, 장비를 스케줄링하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 자원 할당을 최적화하고, 현재의 의료 인력 부족 위기에서 특히 중요합니다.

LeanTaaS는 어떻게 의료 인력 부족을 완화하는 데 도움이 되나요?

저희 기술은 의료 시스템의 과거·실시간 데이터를 입력으로 받는 AI와 예측 분석을 활용하여, 입원 병동·주입 치료 센터·수술실 전반의 가용 인력을 최대한 활용하도록 지원합니다. 우리는 여러 가지 방법으로 이를 수행합니다.

인력 구성 솔루션: 예를 들어, iQueue for Inpatient Flow는 전체 의료 시스템에 걸쳐 가시성을 제공하여 단위 간호 리더와 인력 사무소가 인력 격차를 예측하고 가용 자원을 할당하여 장벽을 해결하고 환자요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다. Health First는 iQueue for Inpatient Flow를 사용하여 의료 시스템 내 서로 다른 치료 수준의 병동 사이로 핵심 인력을 이동 배치하는 일을 44% 줄이고, 일일 인력 계획을 통신하는 데 45분을 절약하고, 인력 배치를 위한 전화 연락을 매월 500건 줄였습니다.

최적화된 스케줄링 도구: 예를 들어, iQueue for Infusion Centers는 주입 치료 센터 리더가 일일 스케줄을 최적화하고, 예약 유형의 구성, 간호 인력, 치료용 의자, 연계 예약을 고려합니다. 최적의 시간에 예약을 배치해 한낮의 수요 정점을 완화하고 향후 며칠간 추가 예약과 예약 불이행 가능성을 예측하여, 간호사가 규칙적으로 쉬면서 일정한 업무량을 유지하도록 합니다. 오레곤 건강 과학 대학교는 iQueue for Infusion Centers를 사용하여 최대 용량 이상의 일수 비율을 39% 줄이고, 정점 의자 사용률을 14% 줄이고, 예정된 종료 시간 이후에 운영하는 것을 31% 줄였습니다.

직원의 일일 작업에서 시간 소모적이거나 스트레스를 주는 작업을 줄이거나 제거하는 기능: 예를 들어, iQueue for Operating Rooms는 수술실 예약을 단순화하고, 수술실 예약 정보에 대한 단일 출처의 진실을 제공하며, 예약자들이 수술실 시간을 하나의 클릭으로 요청하거나 해제할 수 있도록 합니다. Baptist Health Jacksonville은 iQueue for Operating Rooms를 사용하여 응답을 기다리다 포기하는 전화를 46% 줄였고, 병원당 매일 4건의 수술을 추가로 예약했습니다. 평균 통화 처리 시간은 50%, 가장 큰 병원의 통화량은 40% 감소했습니다.

환자 흐름을 자동화하는 데 도움이 되는 핵심 기능은 무엇인가요?

병원의 입원 능력 관리는 가장 중요한 도전 중 하나입니다. 이는 병상 가용성, 환자 처리, 인력 수요를 조정하여 환자 수요에 맞는 자원을 할당하는 복잡한 균형을 필요로 합니다. 입원 능력과 인력을 프로액티브하게 관리할 수 없는 경우, 병목 현상이 발생하여 환자 흐름에 영향을 미치고, 대기 시간과 입원 기간을 늘리고 다른 곳으로 환자를 돌려보내거나 치료받지 못한 채 떠나게 할 수 있습니다. 이러한 운영 관행은 환자 치료를 불충분하게 하고, 직원 만족도를 낮추며, 병원 수입을 감소시킵니다.

LeanTaaS의 iQueue for Inpatient Flow 솔루션은 병원 리더와 최전선 팀이 병상 가용성, 환자 처리, 인력 수요를 조정하여 입원 능력을 최적화하고, 우선순위를 조정하며, 직원을 가장 필요한 영역에 할당할 수 있도록 합니다. iQueue는 기존 시스템(예: EHR, 환자 흐름, 근무 관리 등)에서 데이터를 수집하여 능동적으로 능력을 조정합니다. iQueue는 모든 팀 구성원을 지원하여 병원의 운영 건강을 실시간으로 모니터링하고, 장벽을 식별하고, 준비할 수 있도록 합니다. 기술 기반의 자동화와 투명성을 통해 병원은 능력을 프로액티브하게 관리하여 치료 진행, 일일 퇴원 및 이송, 일일 인력 할당을 개선할 수 있습니다.

많은 병원에서 LeanTaaS는 COVID-19 대유행에 대처하는 데 중요한 역할을 했습니다. 어떤 결과가 나타났나요?

COVID-19 대유행은 병원을 능력의 한계까지 밀어붙였습니다. 수요 측면에서 더 많은 환자가 집중적인 의료 치료를 필요로 했으며, 공급 측면에서 개인보호장비, 중환자실 병상, 일반 병상, 그리고 간호 인력이 부족했습니다. 아직까지도 환자 부담 증가와 비응급 선택 수술의 감소로 병원의 이익률은 매우 낮은 상태입니다. 병원이 자산을 늘리거나 구매할 수 없는 경우, 기존 자산에서 더 많은 것을 얻는 데 초점을 맞추어야 합니다.

LeanTaaS 솔루션은 수술을 예약하고, 행정 작업을 줄이고, 궁극적으로 병원이 더 비용 효율적으로 되는 데 도움이 되었습니다. 예를 들어, Novant Health는 수술실 시간이 부족하고, 8,000건의 연기된 수술이 있었으며, 블록 사용률이 낮았습니다. 이 시스템은 iQueue for Operating Rooms를 구현하여 수술실 능력을 개선하고, 외과 의사와 그들의 스케줄러에게 수술실 시간을 단순하게 볼 수 있고, 접근하고, 공유할 수 있는 도구를 제공했습니다. 이 도구는 수술 케이스가 돌아온 이후를 탐색하는 데 매우 중요했습니다. Novant Health는 수술 건수를 4% 증가시키고, 75-90일 동안 누적된 모든 백로그를 90일 안에 청소하고, 6.15배의 ROI를 달성했으며 외과의와 진료실 관리자의 참여도 확대됐습니다.

의료를 현대화하는 데 뒤처지는 이유는 무엇인가요?

의료 산업은 일반적으로 문제를 적극적으로 해결하기보다 바라보기만 하는 낡은 레거시 인프라로 정의됩니다. 또한 안전성과 정확성에 대한 특별한 의무로 인해 새로운 기술을 신뢰하지 못하며, 재정 자원이 귀중하기 때문에 리더들은 보장된 보상을 없이 투자를 할 수 없습니다. 그러나 대유행은 이 상황을 바꾸어 놓았습니다. 의료 시스템은 치료에 접근성을 유지하기 위해 디지털 솔루션을 신속하게 채택해야 했으며, 그 과정에서 첨단 솔루션에 대한 의료진·환자의 수요와 투자 수익을 입증했고, 스스로 예상했던 것보다 더 빠르고 민첩하게 기술을 도입할 수 있음을 확인했습니다.

의료 산업은 다른 산업보다 뒤처져 왔지만, 최근의 디지털 변환은 의료 산업이 기술 한 세대를 건너뛰게 할 수 있습니다. 소비자 중심을 따라잡을 수는 없지만, AI를 주도할 수 있습니다. 의료 리더들은 이제 안전성, 개인 정보 보호, 즉각적인 결과, 입증된 ROI를 기술에 우선시할 수 있으며,진정으로 지원적이고 유용한 워크플로우를 제공하는 기술을 필요로 합니다. 이러한 기술은 인간 전문성을 보존하고 향상시킵니다. 빠르게 디지털화함으로써, 새로운 AI 기반 기술을 지속하기 위해 필요한 인프라를 구축했습니다.

그러나 새로운 기술을 의료에 도입하는 데 중요한 요소는 변화 관리입니다. 기술만으로는 지속 가능한 변화를 가져올 수 없습니다. 변화 관리 전문가와 함께해야 합니다. 그들은 조직을 혼란에서 결과로 이끌어갈 수 있습니다. 바로 이러한 이유로 LeanTaaS는 올해 초 Transformation as a Service(TaaS)를 출시했습니다. 성과를 보장하는 최초의 서비스로, 각 고객에게 전담 팀을 배정합니다. 이 팀은 기술 구현, 일관된 데이터 위생 확보, 기존 워크플로의 자동화·디지털화, 변화 관리, 시스템 전반의 거버넌스 구축을 지원하고 성공을 보장합니다.

LeanTaaS에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

우리는 고객의 구체적인 요구 사항과 AI의 발전에 따라 지속적으로 듣고 혁신하고 있습니다. 최근에 우리는 iQueue Autopilot를 출시했습니다. 이는 병원 운영을 위한 최초의 생성형 AI 솔루션으로, 병원 리더에게 입원·외래 환경 전반의 환자 흐름, 일정, 관제 센터, 수술실 시간 블록 관리, 인력 배치 등 수용 역량 관리에 대한 인간과 같은 대화와 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 이러한 즉각적이고 강력한 지원으로, 병원 리더는 재정적 결과를 높이고 치료에 대한 접근성을 증가시킬 수 있습니다. 간호사와 의료진은 시간과 관심을 환자에게 집중하고, 직원은 번아웃을 피하면서 일상 업무를 생산적으로 수행할 수 있습니다. iQueue Autopilot와 함께, LeanTaaS는 진료의 전 과정에서 환자 흐름과 수용 역량을 단일 플랫폼으로 최적화하는 의료 분야의 “항공 교통 관제”라는 비전을 실현하고 있습니다.

이 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 LeanTaaS를 방문하십시오.