도서 소개

인공지능(AI) 기술이 의료 산업과 병원 경영 전반에 어떤 변화를 가져오고 있는지를 분석한 실무형 경영서다. 생명과 건강이라는 절대적 가치를 다루는 병원 조직은 운영 효율성, 재정 안정성, 환자 만족도, 의료 품질 향상이라는 복합적인 과제를 동시에 안고 있다. 이 책은 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 전략으로 AI 기반 병원 경영 시스템을 제시한다.

책은 실시간 재정 분석, 데이터 기반 자원 배분, 운영 효율성 극대화, 예측 분석, 환자 경험 개선, 의료 품질 및 안전성 향상, 인력 관리 최적화 등 병원 경영의 핵심 영역을 구체적으로 다룬다. 또한 실제 의료 현장에서 적용 가능한 AI 활용 사례와 함께 데이터 인프라 구축, 조직 문화 변화, 윤리적·법적 고려 사항, 변화 관리 전략 등 실무적 과제까지 폭넓게 설명한다.

『AI 병원 경영학』은 데이터와 AI를 활용해 미래 의료 환경에서 경쟁력을 확보하고 지속가능한 병원 운영 체계를 구축하기 위한 전략적 안내서라고 할 수 있다.

  출판사 리뷰

병원, 알고리즘으로 경영하다
데이터와 인공지능이 다시 쓰는 병원 경영의 문법

『AI 병원 경영학』은 인공지능(AI) 기술이 의료 산업과 병원 경영 전반에 가져오는 근본적 변화를 다각도로 조망한 실무형 경영서다. 생명과 건강이라는 절대적 가치를 다루는 병원 조직은 운영 효율성, 재정 건전성, 환자 만족도, 의료 품질 제고라는 복합적 과제를 동시에 짊어지는 숙명을 안고 있다. 게다가 의료 수요의 급격한 변화, 인구 구조의 고령화, 의료 인력의 만성적 부족, 규제 환경의 강화라는 외부 압력까지 더해지면서, 전통적 경영 방식만으로는 더 이상 지속 가능한 운영을 담보하기 어려운 시대가 도래했다. 이러한 전환의 한복판에서 이 책은 AI 기반 병원 경영 시스템이라는 새로운 패러다임을 그 해법으로 제시한다.

이 책은 먼저 병원 경영이 지닌 고유의 특수성과 AI 도입을 위한 선결 조건을 짚어 보며, AI 기술이 어떻게 병원 경영 혁신의 동력으로 부상하게 되었는지를 거시적 관점에서 풀어낸다. 이어 실시간 병원 재정 모니터링과 분석의 영역에서는 진료과별 수익성 추적, 시술별 비용 대비 효율성 진단, 자원 활용의 비효율 식별 등 데이터에 기반한 즉각적이고 정밀한 대응 체계를 다룬다. 나아가 데이터 기반 전략적 자원 배분의 장에서는 병원의 강점과 성장 잠재력을 분석하고, 수익성과 공공성 사이의 균형을 유지하면서 경쟁 우위를 확보하는 방법론을 제시한다.

운영 효율성의 측면에서는 외래 환자 대기 시간의 구조적 원인 분석에서부터 수술실 가동률 최적화, 의료 소모품 재고 관리에 이르기까지, 병원 일상 곳곳에 잠재한 비효율을 AI가 어떻게 걷어 내는지를 구체적 사례와 함께 보여 준다. 또한 경험과 직관에 의존해 온 의사결정 문화를 객관적 데이터에 기반한 과학적 의사결정 체계로 전환하는 과정에서, 경영진의 역할은 어떻게 재정의되어야 하며 어떤 역량이 새롭게 요구되는지를 진지하게 묻는다. 직관적 대시보드와 시각화 기술을 통해 정보 접근성을 극적으로 끌어올리는 방안, 그리고 환자 유입 패턴과 의료진 이직률, 의료 장비 고장과 시장 트렌드까지 미리 내다보는 예측적 분석의 가능성도 깊이 있게 탐색한다.

환자 중심 의료라는 시대적 화두에 대해서도 이 책은 명확한 답을 제시한다. 개인화된 서비스 설계, 불만 요인의 사전 식별, 디지털 소통 채널의 최적화를 통한 환자 충성도 제고 전략은 물론, 임상 결과 예측과 부작용 조기 감지, 의료 오류 예방, 감염 통제에 이르기까지 의료 품질과 안전성을 비약적으로 향상시킬 수 있는 AI 활용 방안을 구체적으로 풀어낸다. 인력 관리에 있어서도 정밀한 수요 예측과 효율적 스케줄링, 개인화된 교육 프로그램, 번아웃 예방과 직원 웰빙 관리에 이르기까지, 사람을 중심에 둔 AI의 따뜻한 활용법을 함께 모색한다.

무엇보다 이 책의 미덕은 기술의 화려한 청사진에 머무르지 않고, 의료 현장이 실제로 마주하게 될 과제들을 정직하게 다룬다는 점에 있다. 데이터 인프라 구축의 현실적 난제, 조직 문화의 변화 관리, 데이터 거버넌스 체계의 정립, 그리고 의료 행위에 AI를 도입할 때 반드시 짚어야 할 윤리적·법적 고려 사항까지, 이론과 실무 사이의 간극을 메우는 균형 잡힌 시선을 견지한다. 더불어 팔란티어 솔루션, EMR 시스템 등 통합 플랫폼의 역할과 데이터 리터러시 기반 운영체제의 구축 방안을 통해, 독자가 자신의 조직 현실에 곧바로 적용해 볼 수 있는 실천적 지침을 제공한다.

요컨대 『AI 병원 경영학』은 데이터와 AI를 지렛대 삼아 미래 의료 환경에서 경쟁력을 확보하고, 지속 가능한 병원 운영 체계를 설계하려는 모든 이를 위한 전략적 안내서다. 병원 경영자와 의료 행정가, 임상 리더와 정책 입안자, 그리고 의료의 미래를 진지하게 고민하는 모든 독자에게 이 책은 단순한 기술 해설서를 넘어, 의료 산업 대전환의 시대를 항해하는 든든한 나침반이 되어 줄 것이다.

  작가 소개

지은이 : 강시철
경영학 박사. 2026년 현재 제노시스AI헬스케어 부회장, 서울의료원 AI 기술 고문, 한국오가노이드학회 고문으로 활동하고 있다.1983년 고려대학교 문과대학을 졸업하고 광고회사 오리콤에서 사회에 첫발을 내디뎠다. 1990년대 말 경영학 박사학위를 취득하던 무렵, 아직 낯선 영역이던 인터넷 비즈니스 연구에 뛰어들어 한발 앞선 산업 전략과 트렌드를 제시해 왔다. 이후 30여 년간 인터넷 비즈니스, 사물인터넷, 인공지능을 연구하며 기업경영을 하면서도 강연과 저술 활동을 이어 오고 있다.강의 경력으로는 미국 University of Oregon(1987)과 서강대학교 경영대학원(2014)이 있다.주요 저서로는 《디스럽션》, 《핸디캡 마케팅》, 《AI MBA》, 《메타의료가 온다》, 《AI 빅히스토리 10의 22승》, 《인공지능 네트워크와 슈퍼 비즈니스》, 《튜링을 만난 히포크라테스 ? AI의료 시대》, 《국민 주치의를 위한 보편적 컨시어지의료》, 《AI가 인체를 번역한다》, 《AI 200세 무병장수》, 《내 뇌를 빌려주다》, 《노화도 설계하는 시대가 온다》 등 15권의 저서와 30여 건의 특허를 보유, 인공지능과 의료, 경영의 융합 전문가로 활동하고 있다. 2016년 출간한 《디스럽션》은 조선일보 북클럽, KT경제경영연구소, 삼성그룹 CEO 선정도서에 올랐으며, 2025년 출간한 《노화도 설계하는 시대가 온다》는 국립중앙도서관 추천도서로 선정되었다.국내 최초로 전기자동차와 전기 어선을 개발했으며, 다수의 상장 기업 최고경영자를 역임했다. 대한민국 혁신기업 대상(2020), 대한민국 최고경영자 대상(2018), 한국을 빛낸 창조경영 대상(2017)을 수상했다.

지은이 : 이현석
2026년 현재 서울특별시 서울의료원 원장이며 서울시 병원회 부회장, 대한공공의학회 이사장직을 맡고 있다. 고려대학교 의과대학을 졸업하고 고대 대학원에서 석사와 박사학위를 받았으며, 서울아산병원에서 흉부외과 전공의 수련을 받았다. 또 일본 구류메대학에서 객원교수로 6개월간 근무했다.환자와의 소통을 중시하여 당시로서는 생소한 분야인 의료커뮤니케이션에 깊은 관심과 열정을 가지고 2006년 의과대학, 간호대학, 인문사회학 교수들과 함께 아시아에서는 처음으로 대한의료커뮤니케이션 학회를 설립했다. 그리고 환자-의사 간의 원만한 소통을 위한 학문적인 노력과 함께 실제 현장에서 유용한 스킬을 개발하여 보급하였다. 의학박사 외에도 광운대학교 신문방송학과에서 우리나라 최초로 의료커뮤니케이션 박사학위를 취득했으며 의료커뮤니케이션학회 5대 회장을 역임했다.다양한 학술분야에서도 활동을 하여 흉부외과 전문의로서 대한흉부외과학회 부회장을 역임한 것 외에도 한국소통학회 부회장, 문화산업학회 부회장을 역임했다. 또한 의학지식의 대중화를 위해서도 많은 노력을 기울여 2018년부터 지금까지 디지털타임스에 정기 컬럼을 연재하고 있으며, 일반인이 쉽게 이해할 수 있도록 저술한 의학서적인 ‘머발욕마’, ‘누구나 알지만 아무도 모르는 심장’을 출판했다.특히 공공의료 분야에 많은 관심을 가져 서울특별시 서북병원장을 거쳐 국내 최대, 최고의 공공병원인 서울의료원을 경영하면서 직원들 간의 화합과 미래 비전을 이끌어내고 있다. 2025년 3월 서울시 병원회로부터 ‘SP 경영대상’을 수상했다.

  목차

서문

제1장. AI 병원 경영의 서막
1. 병원 경영의 특수성과 AI 도입 시 고려 사항
2. AI 기술, 병원 경영 혁신의 동력으로 부상
3. AI 병원 경영의 핵심 영역과 기대 효과
4. 성공적인 AI 도입을 위한 첫걸음
5. AI 병원 경영 구현 시, 실무적인 어려움과 해결 방안
6. AI 병원 경영 도입을 위한 데이터 준비 및 관리 상세 내용
7. AI 병원 경영의 운영체제: 데이터 리터러시와 통합 플랫폼
8. AI 병원 경영 도입 시의 윤리적 및 법적 고려 사항
9. 추가 사례 연구 및 AI 도입 효과 정량화
10. AI 병원 경영, 미래 의료 환경의 필수 전략

제2장. AI를 활용한 실시간 병원재정 모니터링 및 분석
1. 각 진료과별 수익성 실시간 추적 시스템 구축
2. 특정 시술의 비용 대비 효율성 즉각 파악
3. 자원 활용의 비효율적 영역 신속 식별
4. 문제 발생 시 데이터 기반 신속 대응 가능

제3장. 데이터 기반 전략적 자원 배분
1. 데이터 기반 전략적 자원 배분의 기초
2. 병원 강점 및 성장 잠재력 분석을 위한 AI 활용
3. 수익성 및 효율성 분석을 통한 서비스 최적화
4. 필수 유지 진료과의 운영 효율화
5. 경쟁 우위 확보를 위한 시장 및 전략 분석
6. 데이터 준비 및 관리
7. AI 구현 시의 실무적 어려움과 해결 방안
8. 윤리적 및 법적 고려 사항

제4장. 운영 효율성 극대화
1. 외래 환자 대기 시간 원인 분석 및 해결책 제시
2. 수술실 가동률 최적화를 위한 스케줄링
3. 의료 소모품 재고 관리 효율화
4. 비용 절감과 생산성 향상 실현

제5장. 데이터 기반 의사결정 체계 구축
1. 경험과 직관에서 객관적 데이터 기반 의사결정으로 전환
2. 경영진의 의사결정 리스크 감소
3. 전략적 선택의 성공 확률 향상
4. 과학적 근거에 기반한 병원 운영
5. AI 기반 의사결정 체계의 근간
6. AI 기반 의사결정 체계 구현 시의 실무적인 어려움과 해결 방안
7 윤리적 및 법적 고려 사항
8. 데이터 기반 의사결정 체계의 미래와 전망
9. AI 시대, 병원 경영진의 역할 변화 및 필수 역량

제6장. 정보 접근성 혁신
1. 직관적 대시보드를 통한 핵심 지표 시각화
2. 다양한 형태의 정보 제공
3. 정보 습득 및 활용 속도 극대화
4. “상상도 못 하는 그런 세계”의 현실화
5. 데이터 준비 및 관리: 정보 접근성 강화를 위한 기반
6. AI 기반 정보 접근성 구현 시의 실무적인 어려움과 해결 방안
7. 윤리적 및 법적 고려 사항
8. 팔란티어 솔루션 및 EMR 솔루션의 역할: 정보 접근성 강화를 위한 통합적 접근

제7장. 예측적 분석을 통한 선제적 의사결정
1. 환자 유입 패턴 예측 및 대응
2. 의료진 이직률 예측 및 인재 유지 전략
3. 의료 장비 고장 예측 및 예방적 유지보수
4. 의료 시장 트렌드 예측 및 신규 서비스 개발
5. 데이터 준비 및 관리: 예측적 분석을 위한 기반
6. AI 기반 예측적 분석 구현 시의 실무적인 어려움과 해결 방안
7. 윤리적 및 법적 고려 사항

제8장. 인공지능을 활용한 환자 경험 최적화
1. 개인화된 환자 서비스 제공의 심화
2. 환자 불만 요인 사전 식별 및 개선의 자동화
3. 디지털 환자 소통 채널 최적화
4. 환자 충성도 향상 및 재방문율 증대 전략

제9장. AI 기반 의료 품질 및 안전성 혁신
1. 임상 결과 예측 및 치료 최적화
2. 부작용 및 합병증 조기 감지
3. 의료 오류 예방 시스템 구축
4. 감염 통제 및 예방 최적화

제10장. AI 기반 인력 관리 최적화
1. 정밀한 인력 수요 예측 및 효율적인 스케줄링
2. 직원 성과 및 업무 최적화
3. 교육 및 훈련 프로그램 개인화
4. 번아웃 예방 및 직원 웰빙 관리
5. AI 기반 인력 관리 솔루션 구현 시의 실무적 어려움과 해결 방안
6. 데이터 준비 및 관리
7. 윤리적 및 법적 고려 사항

제11장. AI 병원 경영의 미래와 지속가능한 발전
1. AI 도입의 혁신적 영향 및 기술적 기반 심층 분석
2. AI 도입의 성공 전략, 도전 과제 및 실무적 해결 방안
3. 데이터 준비, 관리 및 거버넌스 상세 내용
4. AI 병원 경영의 윤리적 및 법적 고려 사항
5. 미래 병원 경영의 비전과 AI 의료의 지속적 발전

에필로그
용어 설명

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