Realizing the Promise of Tech-Enabled, AI-Driven Revenue Cycle Management (RCM):
Outsourcing in the New Era
85%의 의료 전문가가 인정한 AI의 잠재력
의료 수익 주기 관리(Revenue Cycle Management, RCM)는 현재 중요한 전환점에 서 있다. 청구 복잡성과 인력 부족 같은 전통적인 문제들이 지속되는 가운데, 글로벌 리서치 및 컨설팅 기업 에버레스트 그룹(Everest Group)과 오메가 헬스케어(Omega Healthcare)의 보고서에 따르면 AI 기술이 이제 단순한 과대 선전이 아닌 현실로 자리 잡고 있다. 41명의 의료 고위 임원들을 대상으로 한 설문 조사에서 응답자의 85%가 인공지능(AI), 생성형 AI(gen AI), 에이전틱 AI(agentic AI)가 RCM 운영의 효율성을 향상시킬 것이라고 믿고 있으며, 51%는 이미 이러한 기술을 테스트하거나 도입을 고려 중이다.
의료 청구에서 실시간 자격 확인, 청구 패턴 분석을 통한 거부 방지, 에이전틱 AI와 AI 기반 챗봇을 활용한 환자 청구 및 일정 관리까지 그 변화의 잠재력은 수익 주기 전반에 걸쳐 있다. 이러한 흐름에 맞춰 의료 기관들은 이제 단순한 거래 관계를 넘어 전략적 파트너십으로 진화하고자 하는 움직임을 보이고 있다. 조사 응답자의 71%가 수익 주기 운영에서 전략적 파트너십으로 발전하길 원한다고 답했는데, 이는 현재의 도전 과제들이 단순한 지점 솔루션이 아닌 첨단 기술과 깊은 도메인 전문성이 결합된 엔드투엔드 혁신을 필요로 한다는 인식이 높아지고 있음을 보여준다.
청구 복잡성과 인력 부족: 의료 RCM이 직면한 5대 도전과제
의료 기관들이 RCM에서 겪는 가장 큰 어려움은 청구 복잡성 증가다. ICD-11로의 전환은 ICD-10보다 더 상세한 코딩을 요구하며, 환자 재정 책임 증가, 지불자별 규칙, 대체 지불 모델이 복잡성을 더한다. 또한 깨끗하고 포괄적이며 정확한 임상 데이터에 대한 제한된 접근은 코딩 오류와 부정확한 청구 위험을 증가시켜 거부율 상승과 현금 흐름 중단으로 이어진다.
인력 문제도 주요 과제로 꼽힌다. 응답자의 27%가 인력 부족과 이직을 RCM 운영에서 가장 중요한 문제로 지목했다. 자격을 갖춘 RCM 전문가 부족은 청구 오류, 지불자 관계 악화, 임상의들의 행정 부담 증가로 이어진다. 이는 결국 수금 감소와 지불 지연, 예약, 등록, 승인 등 여러 핵심 프로세스에서 환자 경험에 부정적 영향을 미친다.
청구 거부 관리의 부적절함도 세 번째로 시급한 문제로 꼽혔다. 고비용 치료 청구는 거부가 증가하고 있으며, 분석 기반 인사이트 부족은 제공자들이 사전에 거부 이유를 해결하는 능력을 제한한다. 이로 인해 의료 제공자들은 검토 주기 연장과 비용 증가에 직면하며, 궁극적으로 일부 환자들이 예상치 못한 비용에 대한 우려로 후속 조치를 지연하거나 포기하면서 환자 치료에도 영향을 미친다.
2030년까지 RCM 아웃소싱 예산 증가 예상
의료 기관들은 이제 기술에 대한 투자를 늘리면서 RCM 문제 해결에 초점을 맞추고 있다. 특히 분석, 자동화, 플랫폼 솔루션의 세 가지 주요 기술 영역이 앞으로 RCM의 미래를 형성할 것으로 예상된다.
고급 분석 부문에서는 예측적 거부 관리, 수익 누출 감지, 미수금 최적화가 주요 투자 영역으로 떠오르고 있다. 응답자의 44%는 향후 5년 동안 고급 분석에 크게 투자할 계획이라고 밝혔다. 특히 예측적 거부 관리는 실시간 위험 점수 부여와 변화하는 지불자 규칙 및 거부 패턴에 적응하여 청구 성공률을 높이는 분석 솔루션에 중점을 두고 있다.
자동화 분야에서는 사전 승인, 코딩 지원, 임상 문서 개선(CDI)이 높은 우선순위 영역으로 꼽혔다. 조사 응답자의 41%가 향후 5년 내에 자동화에 크게 투자할 계획이라고 응답했다. 특히 사전 승인은 데이터 추출 자동화, 보험 혜택 검증, AI 기반 알고리즘을 활용한 지불자 지침 평가가 주요 초점이다.
의료 수익 관리를 혁신하는 생성형 AI 5대 활용 사례
생성형 AI와 에이전틱 AI는 RCM 혁신의 새로운 원동력이 되고 있다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI 솔루션은 환자 기록을 분석하고 광범위한 훈련을 통해 여러 소스의 데이터를 종합하여 더 정확한 인사이트를 제공한다. 조사에 따르면 의료 제공자의 22%가 이미 RCM에서 생성형 AI 솔루션에 대한 개념 증명(PoC)을 테스트하고 있으며, 29%는 적극적으로 도입 사례를 탐색하는 단계에 있다.
가장 유망한 생성형 AI 활용 사례로는 실시간 자격 및 혜택 확인, 청구 데이터 분석 및 패턴 인식을 통한 향후 거부 방지, 환자 문의 해결을 위한 생성형 AI 챗봇, AI 필사를 통한 문서 개선, 임상 문서에서의 합성 데이터 생성 및 자동화된 의료 코딩 등이 꼽혔다.
71%가 원하는 전략적 파트너십: 의료 기관을 위한 AI 기반 RCM 4단계 전환 로드맵
의료 기관들이 AI 기반 RCM으로 전환하는 데 있어 주요 고려사항은 기술 투자와 함께 적절한 전략적 파트너십을 구축하는 것이다. 실제로 응답자의 40% 이상이 현재 아웃소싱 계약이 일시적이라고 생각하지만, 71%는 더 전략적인 파트너십으로 확장하는 데 관심이 있다고 답했다.
성공적인 RCM 아웃소싱 모델 채택을 위한 청사진으로는 네 가지 단계가 제시되었다. 첫째, 현재 상태를 평가하여 효율성 개선을 위한 디지털 개입이 필요한 격차와 도전 과제를 식별해야 한다. 둘째, RCM 아웃소싱을 위한 전략적 목표를 정의하고 측정 가능한 가치를 제공하는 기술 중심 접근 방식을 통합해야 한다. 셋째, 적절한 RCM 파트너를 선택하는 것이 중요하다. 마지막으로, 강력한 규정 준수 및 거버넌스 모델을 구축해야 한다.
파트너 선택 시 고려해야 할 주요 요소로는 기존 시스템과의 통합 용이성, 전략적 파트너십을 위한 엔드투엔드 RCM 기능, 강력한 데이터 보안 및 규정 준수 조치 등이 있다. 또한 거래 기반의 외주 관계에서 전략적 파트너십으로 전환하기 위해서는 기술뿐만 아니라 강력한 도메인 및 프로세스 전문성이 필요하다.
환자 경험 향상과 수익 극대화, AI 기반 RCM이 가져올 미래
RCM 환경이 빠르게 진화함에 따라 의료 기관들은 전략을 조정하고 미래에 대비한 기술에 투자해야 한다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 같은 신흥 기술은 청구, 코딩, 청구 관리, 환자 참여를 혁신하고 있다. 하지만 이러한 기술을 지속적으로 업데이트하고 통합하는 것은 어려울 수 있으며 환자 치료와 같은 핵심 우선순위에서 초점을 분산시킬 수 있다.
RCM 기능을 아웃소싱하면 의료 기관은 내부 투자 없이도 고급 기술, 산업별 전문 지식 및 규정 준수 지원에 접근할 수 있다. 특히 자원이 제한된 조직은 내부 팀에 과부하를 주지 않고도 경쟁력을 유지하고 규정을 준수할 수 있어 이러한 접근 방식의 혜택을 받을 수 있다.
경쟁이 심화되고 환자 기대치가 발전함에 따라 의료 제공자들은 투명하고, 원활하며, 효율적인 환자 경험을 보장하는 동적인 기술 중심 RCM 전략에 투자해야 한다. 환자들은 점점 더 신속하고 맞춤화된 서비스를 요구하고 있으며, 이는 의료 기관들이 RCM 프로세스를 간소화하고 환자 만족도를 높이는 기술을 채택하도록 압박하고 있다.
FAQ
Q: 생성형 AI와 에이전틱 AI는 어떻게 다르며, 의료 수익 주기 관리에 어떤 영향을 미치나요?
A: 생성형 AI는 콘텐츠 생성에 중점을 두는 반면, 에이전틱 AI는 자율적 의사 결정에 초점을 맞춥니다. 에이전틱 AI는 자연어 기반 입력을 통해 자체 목표를 설정하고, 작업을 계획하며, 실행할 수 있는 자율 에이전트를 만듭니다. RCM에서 에이전틱 AI는 임상 노트나 의뢰 문서와 같은 비구조화된 데이터를 자율적으로 분석하고, 지불자별 규칙에 따라 사전 승인을 시작하는 등의 동적 결정을 내릴 수 있어 수익 주기 최적화에 큰 역할을 합니다.
Q: 의료 기관이 AI 기반 RCM 솔루션을 도입할 때 가장 큰 장벽은 무엇인가요?
A: 가장 큰 장벽은 사내 생성형 AI 전문성 부족(약 80%의 응답자가 주요 장애물로 언급)과 기존 전자 건강 기록(EHR) 시스템과의 통합 문제입니다. 또한 기존 데이터 디지털화 및 정리, AI 도구 조달, 솔루션 맞춤화에 필요한 구현 비용도 큰 도전 요소입니다. 이러한 장벽을 극복하기 위해 많은 의료 기관들이 전략적 파트너십을 통해 외부 전문성을 활용하는 방향으로 전환하고 있습니다.
Q: 의료 기관이 RCM 아웃소싱 파트너를 선택할 때 가장 중요하게 고려해야 할 요소는 무엇인가요?
A: 의료 기관이 RCM 아웃소싱 파트너를 선택할 때 가장 중요한 고려 사항은 기존 시스템(예: EHR)과의 통합 용이성, 전략적 파트너십을 위한 엔드투엔드 RCM 역량, 강력한 데이터 보안 및 규정 준수 조치입니다. 또한 숙련된 확장 가능한 인력에 대한 접근성, 정의된 프로세스, 지속적인 기술 혁신에 대한 투자도 중요한 요소입니다. 파트너십이 단순히 거래적인 관계가 아닌 전략적 성장 파트너십으로 발전할 수 있는 잠재력도 고려해야 합니다.
해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.
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