AKASA HFMA 설문, 의료기관 80% 청구 업무에 AI 시도

수익 주기 팀이 문서화에서 돈을 잃는 이유

임상 문서와 코드가 불완전하면 의료기관은 매출을 잃어요. 설문에서 재무 책임자의 89%는 누락되거나 부정확한 코드가 매출에 영향을 준다고 했고, 51%는 영향이 크거나 매우 크다고 했어요. 응답자들은 평균적으로 문서화나 코딩 문제 때문에 전체 매출의 8.49%가 위험에 처한다고 추정했어요.

책임자의 4분의 1 이상은 인력과 기술 한계를 제치고 불완전한 문서를 가장 큰 과제로 꼽았어요. 네브래스카주 오마하의 Methodist Health System 최고재무책임자 제프 프랜시스는 그 비율을 달러로 말했어요. 10억 달러 규모 조직에서 매출의 8%는 약 8,000만 달러예요.

수익 주기에 생성형 AI를 쓰는 의료기관의 수

도입은 빠르게 움직였어요. 2025년 의료기관의 80%가 수익 주기 관리에 생성형 AI 도구를 탐색, 시범 운영, 도입하고 있다고 하고, 이는 2년이 안 되는 사이 38% 뛴 거예요. 2023년에는 58%가 검토만 하고 있었어요. 지금은 약 40%가 시범 운영이나 도입 중이고, 39%는 탐색 중이며, 20%는 시작하지 않았어요.

설문은 병원 수익 주기 관리용 생성형 AI를 판매하는 사우스샌프란시스코 회사 AKASA가 의뢰했어요. HFMA가 2025년 4월 Pulse Survey 프로그램으로 실시해 미국 병원과 의료기관의 최고재무책임자와 수익 주기 리더 519명의 답을 모았어요.

작은 의료기관의 AI 도입이 뒤처지는 이유

규모에 따라 시장이 갈려요. 매출이 5억 달러에서 10억 달러인 작은 의료기관 중에서는 약 20%가 시범 운영이나 도입 중인데, 큰 기관은 64%예요. 설문은 이 중간 규모 기관을 가장 신중한 도입자 중 하나로 설명하며, 다른 우선순위와 제한된 IT 역량이 발목을 잡는다고 해요.

응답자들은 기존 시스템과의 통합, 비용과 예산, 데이터 보안을 장벽으로 가장 자주 꼽았어요. 큰 기관에서는 비용과 예산 제약이 52.5%로 가장 큰 과제였어요. 경영진은 분명한 투자 수익이 없다는 점도 짚었어요.

AKASA가 Methodist Health System에서 돌리는 것

Methodist Health System은 청구 해결을 빠르게 하려고 2019년부터 AKASA와 일해 왔어요. 이 도구는 지급인 웹 포털에서 청구 상태를 확인하는 것 같은 수익 주기 작업을 자동화해서, 직원이 보험 후속 조치에서 다른 수익 주기 업무로 옮겨 갈 수 있어요.

AKASA는 수익 주기 지식과, 의료기관 자체의 임상 및 재무 데이터로 학습시킨 맞춤형 거대 언어 모델을 결합해요. Methodist는 청구서를 발행하기 전 코딩 검토에도 써요. 프랜시스는 예전에는 거부되거나 덜 지급된 청구를 몇 달 뒤 제3자에게 보냈지만 이제는 청구 전에 점검이 돌아서 처음부터 청구가 맞고 돈이 더 빨리 들어온다고 말했어요.

AI가 청구 직원에게 바꾼 것

사례 연구에 따르면 AI는 직원 대기열에서 계정의 71%를 없앴고 상근 직원 약 14명 분의 상태 확인 업무를 했어요. AKASA는 8개월 동안 56,118개 계정의 청구를 해결해 그 기간에 5,559시간의 업무를 줄였다고 해요.

프랜시스는 결과를 인력 관점에서 설명했어요. Methodist는 상근 직원 8명 분의 시간을 확보했고, 그 사람들이 이제 더 어려운 청구를 다뤄서 수확이 나아졌다고 말했어요. 이 의료기관은 이제 사전 승인 자동화를 보고 있어요.

병원 재무팀에 달라지는 점

병원 재무팀에 AI가 맡는 일은 구체적이에요. 청구 상태 확인, 청구 전 코딩 검토, 문서의 빈틈 찾기예요. 생성형 AI가 가장 큰 차이를 낼 곳을 묻자 응답자의 거의 60%가 놓친 환급 기회를, 57%가 임상 문서의 공백을, 33%가 놓친 품질 지표를 꼽았어요.

대부분의 기관은 이미 외부 도움에 돈을 내요. 55%는 임상 문서 무결성 업체를, 76%는 코딩 업체를 쓰며, 설문은 도입이 분절돼 있다고 해요. AKASA의 말리카 왈랄리야데 CEO는 업체가 기관이 이미 쓰는 전자건강기록의 API와 표준 기반 통합을 써야 작은 기관의 IT 부담이 줄어든다고 말했어요.

"문서 정확도를 높일 기회는 분명하지만, 투자와 신뢰, 그리고 기술을 기존 업무 흐름에 책임 있게 통합하는 로드맵이 필요해요." — 말리카 왈랄리야데, AKASA CEO 겸 공동 창업자

질문과 답변

수익 주기 관리에 AI를 쓰는 의료기관은 얼마나 되나요?

설문에서 의료기관의 80%가 2025년에 수익 주기 관리용 생성형 AI를 탐색, 시범 운영, 도입하고 있다고 했어요. 약 40%는 이미 시범 운영이나 도입 중이고, 20%는 시작하지 않았어요.

코딩 오류로 매출이 얼마나 위험해지나요?

응답자들은 문서화나 코딩 문제로 평균 전체 매출의 8.49%가 위험에 처한다고 추정했어요. 89%는 누락되거나 부정확한 코드가 매출에 영향을 준다고 했어요.

설문은 누가 실시했고 누가 답했나요?

HFMA가 AKASA의 의뢰로 2025년 4월 Pulse Survey 프로그램을 통해 실시했어요. 미국 병원과 의료기관의 최고재무책임자와 수익 주기 리더 519명이 응답했어요.