코로나19가 전 세계를 휩쓸기 시작한 지 1년이 지난 현재, 코로나19 퇴치에 힘쓸 의료 인력이 부족한 상황이다. 특히, 미국은 메디케어&메디케이드 서비스 센터(CMS)의 코딩 자원도 부족해, 의료진이 큰 어려움을 겪고 있다.
그러나 미국 온라인 의료 매체 헬스케어 IT 뉴스는 인공지능(AI)과 결합한 분석 프로그램이 자동화 코딩, 의료 관리 프로그램 품질 보고 등에 도움을 주면서 의료진의 업무 부담과 오류를 줄일 수 있다고 설명한다.
이와 관련, 비즈니스 프로세스 관리 솔루션 개발 기업 WNS 전무 마크 할포드(Mark Halford)가 AI 및 분석 프로그램이 CMS 코딩 자동화에 도움을 준 방식을 아래와 같이 설명했다.
1. 데이터 분석, 어떻게 최신 진료 프로토콜 검증 및 자동화를 달성하나?
할포드 전무는 주요 대학 및 연구기관 등이 제공한 최신 임상 표준을 프로그램에 삽입하고, 이를 매년 업데이트되는 규칙에 포함하면서 프로토콜 검증과 자동화를 진행한다고 설명했다. 이 덕분에 불만 사항 75%를 자동으로 해결하는 데 도움이 되었다. 나머지 25%는 의료 가이드라인의 범위 바깥의 문제이며, 대부분 간호사가 문제를 해결한다. 간혹 P2P 논의 절차를 거쳐 문제를 해결하기도 한다.
2. AI, 의사의 데이터 필드 작성 관찰 및 특정 가이드라인 준수 유도 방법은?
이와 관련, 할포드 전무는 AI가 실시간으로 제공하는 도움말을 활용했다고 밝혔다. 데이터를 입력하면, AI 도움말이 임상 시나리오와 관련된 자원을 제공한다. AI 도움말은 주로 국가나 주 단위, 공급 기관의 지침에 따라 생성된 알고리즘으로 이루어졌다.
간혹 데이터가 올바르게 입력되지 않거나 일부가 누락됐다면, AI가 데이터 사전 제출 단계에서 부족한 부분을 알려준다. 그와 동시에 공급자에게 문제를 수리하도록 요청한다.
3. 데이터 분석 구현, 어떤 효과 제공하는가?
의료 비용 청구 및 수익 주기 관리 프로세스 전반에 걸쳐 AI를 구축하면, 궁극적으로 의료 보험료 지급 속도가 빨라지면서 관리 비용과 시간을 절약할 수 있다.
비효율적인 작업도 줄어들며, 정확한 코딩 및 뛰어난 품질 등급도 제공할 수 있다. 특히, 임상 문서 개선에 필요한 재작업 노력을 최대 40%까지 줄일 수 있어, 의료진의 업무 부담을 줄일 수 있다. 또, 환자의 진료 데이터에 반복하여 접근하는 번거로움도 줄어든다.
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