트레리스 AI
Trellis AI
비정형 의료 문서를 EHR 연동 데이터로 자동 변환하여 사전 승인 및 이의 제기 행정 업무를 혁신하는 AI 솔루션
무료 + 유료clidesktopapiLLM 기반
웹사이트 방문하기runtrellis.com
아이닥와(과) 비교하기트레리스 AI 대안 모아보기소개
Trellis AI는 전문 의료 제공자와 제약 회사가 비정형 의료 문서를 EHR용 정형 데이터로 변환하고, 사전 승인(Prior Authorization) 및 이의 신청 업무를 대규모로 자동화할 수 있도록 돕는 AI 에이전트 플랫폼입니다. 수백만 건의 임상 데이터를 기반으로 팩스·PDF·이메일 등 비정형 문서에서 98% 이상의 정확도로 데이터를 추출하며, 모든 추출 결과에 원문 근거를 제공하여 감사 추적이 가능합니다. 기존 EHR 시스템과 양방향 실시간 연동을 지원하며, YC W24 출신 스타트업입니다.
활용 워크플로우
입력
비정형 임상 문서 (팩스, 스캔된 PDF, 이메일)EHR (Electronic Health Records) 환자 데이터보험사별 사전 승인 가이드라인 및 정책 서류처방전 및 진단 검사 결과 데이터
트레리스 AI
의료 특화 LLM 기반 비정형 문서 데이터 추출 및 정형화환자 임상 정보와 보험사 적격성 기준(LCD/NCD) 자동 매칭AI 에이전트를 활용한 사전 승인(Prior Authorization) 양식 자동 생성실시간 보험 청구 거부 사유 분석 및 임상 근거 기반 이의 신청(Appeals) 작성
출력
EHR 시스템 직접 연동용 정형 데이터 (FHIR/HL7)자동 제출 완료된 사전 승인 요청서 및 승인 번호임상 증거 기반의 최적화된 보험 이의 신청서치료 시작 시간(Time-to-treatment) 및 상환율 분석 리포트
데이터 검증 및 추적
추출된 모든 데이터 포인트를 원본 문서의 소스와 연결하여 의료진이 즉시 검토 및 검증 가능하도록 지원
선제적 데이터 수집 경로
사전 승인에 필요한 필수 정보 누락 시, AI가 자동으로 환자나 의료진에게 추가 데이터 제출을 요청
거절 대응 자동화
보험사 거절 발생 시 AI 에이전트가 즉시 관련 임상 가이드라인을 재검색하여 대응 논리 구성
핵심 차별점: 수백만 개의 임상 데이터 포인트를 학습한 의료 특화 AI 에이전트가 복잡한 행정 서류를 EHR용 정형 데이터로 변환하여 치료 승인 시간을 90% 이상 단축합니다.
주요 기능
- AI 기반 사전 승인 양식 자동 작성 및 보험사 제출
- 팩스·PDF·이메일 등 비정형 문서의 실시간 정형 데이터 추출(98% 정확도)
- 임상 가이드라인 매칭을 통한 보험 이의 신청 자동화
- Epic·Cerner 등 EHR 시스템과 양방향 실시간 데이터 동기화
- 모든 추출 데이터에 원문 근거 제공으로 감사 추적 가능
- 선제적 자격 확인(Eligibility Check) 및 수집 자동화
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 가장 큰 장점은 98% 이상의 높은 정확도로 비정형 임상 데이터를 추출하여, 몇 주가 걸리던 사전 승인 및 서류 처리 시간을 단 몇 분으로 단축시킨다는 점입니다. 모든 추출 데이터에 대해 원문 근거를 제공하여 감사(Audit)가 가능하며, 팩스나 이미지 등 난해한 형식의 문서도 비전 모델을 통해 정교하게 파싱합니다. 또한 Growth 플랜 기준 월 $429부터 시작하는 명확한 가격 정책을 제시하여, 대형 병원뿐만 아니라 중소 규모 클리닉도 AI 자동화를 검토할 수 있는 접근성을 제공합니다.
- 자료에 대한 깊이 있는 이해 증진
- 필요할 때 즉각적인 도움 제공
- 처리된 정보의 기억 유지율 향상
- 생성된 3D 에셋의 쉬운 편집 및 변형 기능
- 복잡한 텍스트 이해에 걸리는 시간 대폭 단축
- 다양한 3D 형식(Radiance Fields, 3D Gaussians, 메쉬)으로 고품질 3D 에셋 생성
단점
- 초기 도입 시 HIPAA 준수를 위한 보안 설정과 기존 EHR 시스템(Epic, Cerner 등)과의 연동 과정에서 기술적 리소스가 상당히 소요될 수 있습니다. 월 $429의 시작 가격은 소규모 개인 병원에게는 다소 부담스러울 수 있으며, LLM 기반 시스템 특성상 완벽한 정확도를 위해 최종 단계에서는 여전히 숙련된 인력의 검토(Human-in-the-loop)가 권장됩니다. 또한, 미국 보험 시장 체계에 최적화되어 있어 한국 등 타 국가의 독특한 의료 청구 시스템에 즉시 적용하기에는 로컬라이징 한계가 있을 것으로 보입니다.
- 더 많은 디자인과 경쟁력 있는 가격으로 개선될 여지
- 카탈로그화 및 분류 체계 개선 필요
- AI 생성 에셋은 토폴로지 최적화 및 워크플로우 문제로 기존 파이프라인을 대체하기 어려움
- AI 생성 메쉬는 게임 내 최종 모델보다는 초기 단계나 시작점으로 사용될 가능성 높음
- Trellis2 모델은 디테일이 필요한 부분에 폴리곤을 분배/할당하는 방식이 없어 폴리곤과 컴퓨팅 파워 낭비
- AI 소프트웨어는 광고 캠페인이 잘 수행되도록 하기 위해 인간의 개입이 필요할 수 있음
가격 정보
무료 + 유료시작 가격: 별도 문의 (Enterprise 맞춤형)
최대 100건 문서를 처리하는 무료 플랜을 제공합니다. Growth 플랜은 월 $429부터 시작하며 더 많은 문서 처리량·API 접근·전용 지원이 포함됩니다. 엔터프라이즈는 별도 문의로 제공됩니다.
정보 확인일:
활용 사례
- 전문 의료 기관의 사전 승인 업무 자동화로 처리 기간 단축
- 제약사 환자 지원 프로그램의 서류 처리 효율화
- 보험 청구 거부 분석 및 근거 기반 이의 신청 자동 생성
- 진단 검사소의 대량 보험 서류 표준화 처리
- 비정형 의뢰서·의무기록을 EHR 입력 데이터로 자동 변환
대상 사용자
전문 의료 제공자진단 검사소제약사 환자 지원팀의료 청구 전문가
태그
문서 작성데이터 분석자동화엔터프라이즈
검증 근거
회사·가격·기능 정보는 아래 원문과 최근 검증 기록을 기준으로 표시합니다. 서로 다른 출처가 충돌하면 공식 원문과 최신 검증값을 우선합니다.
최근 검증 2026. 09. 10.검증 출처 1개
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