Blue Cross Blue Shield Association의 분석에 따르면 보험 청구서를 제출할 때 병원에서 인공 지능 도구를 사용하는 경우 2년 동안 미국 의료 지출에 약 9억 4,200만 달러가 추가되었으며 의료 AI로 누가 이익을 얻을 수 있는지를 두고 병원과 보험사 간의 치열한 싸움이 심화되고 있습니다.

분석 결과 발견된 내용

Blue Cross와 Blue Shield 계획의 전국 연합인 Blue Cross Blue Shield Association은 더 높은 상환율을 정당화하는 종류의 진단인 복잡한 질환을 앓고 있는 것으로 기록된 환자가 급격히 증가했다고 보고했습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 인공지능 뉴스를 참조하세요.

협회는 실제로 환자에게 제공되는 치료에 상응하는 변화가 있다는 증거를 찾지 못했다며 의료 코딩과 치료 사이에는 분명한 단절이 있다고 주장했습니다. 즉, 치료는 동일하게 유지되었음에도 불구하고 기록은 더욱 복잡해지고 비용이 많이 듭니다.

해당 분석을 보도한 뉴욕타임스는 이를 AI가 미국의 의료비 상승에 기여하고 있음을 보여주는 최신 신호라고 설명했다. 치료와 지급을 둘러싸고 병원과 보험사 사이의 싸움은 새로운 것이 아니지만 타임스는 협상 테이블 양쪽에 AI를 배치하는 것이 갈등을 해결하기는커녕 더욱 악화시키는 것으로 보인다고 지적했습니다.

분쟁의 중심에 있는 메커니즘은 모든 진단과 절차를 표준화된 청구 범주로 변환하는 시스템인 의료 코딩입니다. 복잡하고 치료 비용이 많이 드는 상태에 대한 문서화는 일반적으로 더 높은 지불액을 의미하므로 코딩의 정확성과 완전성은 직접적인 재정적 가치를 갖습니다. AI 도구를 사용하면 환자가 가질 수 있는 모든 가능한 상태를 쉽게 포착할 수 있지만, 철저한 기록 보관과 수익 최적화 사이의 경계는 실제로 보기 어려워집니다.

'완전히 일방적인 혈액욕'

업계 경영진은 위험에 대해 부끄러워하지 않습니다. Blue Cross Blue Shield Association의 수석 부사장인 Luke Chalker는 상황을 AI를 갖춘 두 진영 간의 균등한 경쟁으로 구성하는 것을 거부했습니다.

"이건 전쟁이 아닙니다. 완전히 일방적인 피바다입니다."라고 Chalker는 말하면서 보험사를 서류 및 지급을 둘러싼 경쟁에서 패자 측으로 지목했습니다.

이 의견은 지급인 사이의 증가하는 불안을 반영합니다. 주변 AI 서기와 자동화된 코딩 도우미는 병원이 환자 방문에 대한 모든 청구 가능한 세부 사항을 캡처하는 데 도움을 줄 수 있는 반면, 보험사는 동일한 속도로 점점 더 복잡해지는 청구의 홍수를 감사하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

병원 쪽에서 본 풍경

AI 건강 커뮤니티의 모든 사람이 보험사의 특성을 받아들이는 것은 아닙니다. AI 문서 스타트업 Abridge의 창립자인 Shiv Rao 박사는 이 기술이 "봇이 로봇과 싸우고, 에이전트가 에이전트와 싸우는" 누구도 살고 싶지 않은 끔찍한 디스토피아적 미래를 만들어낼 수 있음을 인정했습니다.

그러나 Rao는 동일한 자동화가 병원과 지불인 사이의 긴장을 줄이고, 행정 간접비를 낮추고, 궁극적으로 비용을 부풀리기보다는 줄이는 등 다른 방향으로 나아갈 수 있다고 주장했습니다. AI 서기관이 의사의 피로를 줄이고 의료 기록의 완전성을 향상시킨다는 낙관론은 많은 의료 시스템에서 공유됩니다.

두 가지가 동시에 사실일 수 있습니다. 보다 완전한 문서화는 더 나은 의약품과 더 나은 청구서이며, 둘 사이의 경계는 현재 돈 싸움이 벌어지고 있는 곳입니다.

AI는 이제 주장의 양쪽에 있습니다

의료 산업은 생성 AI를 가장 빠르게 채택하는 산업 중 하나가 되었습니다. 병원은 주변 청취 도구를 사용하여 임상 메모 초안을 작성하고, 코딩 소프트웨어를 사용하여 해당 메모를 청구 코드로 변환하며, AI 보조자를 사용하여 거부된 청구에 대해 항소합니다. 한편 보험사는 청구를 검토하고, 이상 징후를 표시하고, 부풀려진 것으로 간주되는 비용에 대해 이의를 제기하기 위해 알고리즘을 배포합니다.

양측이 자동화하면 한쪽의 각 업그레이드가 다른 쪽의 역업그레이드를 촉발합니다. 이는 프리미엄 지불자와 환자를 대상으로 하는 군비 경쟁입니다. BCBSA 분석에 따르면 해당 경주의 첫 번째 측정 가능한 결과는 병원 장부에서만 단 2년 동안 추가 지출로 거의 10억 달러에 달하는 것으로 나타났습니다.

의료 분야 외에 숫자가 중요한 이유

이 분쟁은 모든 청구 중심 산업에서 AI를 따라갈 문제에 대한 초기 사례 연구입니다. 세부 서류 작성 비용이 거의 0으로 떨어지면 서류 작업이 배가되고 이에 대한 분쟁도 늘어납니다.

규제 기관의 경우 BCBSA 조사 결과는 AI 도구를 통해 지원되는 코딩 관행이 새로운 조사에 직면해야 하는지에 대한 의문을 제기합니다. 특히 치료에 대한 문서화된 변경 없이 진단이 더욱 복잡해지는 경우 더욱 그렇습니다. 병원 및 AI 공급업체의 경우, 분석은 자동화된 문서화와 관련된 수익 이득이 감사, 소송 및 대중의 반발을 불러일으킬 수 있다는 경고입니다.

현재로서는 병원이나 보험사 모두 AI 채택을 늦출 조짐을 보이지 않습니다. 미국 의료에 걸려 있는 9자리 질문은 기술이 결국 더 저렴한 행정으로 가는 길을 자동화할 것인지, 아니면 단순히 동일한 주장에 대해 양측이 더 열심히 싸우도록 가르칠 것인지 여부입니다.

전체 분석 및 업계 반응을 보려면 TechCrunch 및 The New York Times의 원본 보고서를 읽어보세요.

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