코로나19의 확산으로 인해 의료계에서도 코딩이 활발하게 사용되고 있지만, 코딩 전문가가 아닌 의료계 종사자들에게는 가끔 힘든 작업이 될 수 있다. 잘못된 코딩은 수익 감소, 감사 또는 민간 보험사 및 수익 감사 계약자(RAC)의 환수 형태로 의료 행위에 상당한 재정적 압박을 줄 수 있다.
외신인 메디컬이코노믹스(medicaleconomics)에 따르면, 특히 많이 저지르는 코딩 실수는 다음과 같으며, 이는 수익 손실과 연결된다.
∙ 부적절한 E/M 코딩: 주로 E/M 코딩 지침의 잘못된 해석과 임상 환경의 속도에 기인하며, 수행된 작업을 증명할 적절한 문서가 없을 때 발생한다.
∙ 누락된 E/M 코드: 일반적으로 공급자의 주의 산만으로 인한 불완전한 차트의 결과다. 후속 조치가 없는 차트는 일반적으로 청구가 지연되거나 청구되지 않는 결과를 낳는다.
∙ 환자 상태의 부정확한 캡처: 일반적으로 프론트 데스크에서 설정해야 하는 환자가 신규인지 기존인지의 혼동으로 인해 환자의 상태가 제대로 체크되지 않으면 지불액이 낮아질 수 있다.
하지만, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)으로 구동되는 수익 주기 관리(RCM) 솔루션을 도입하면, 이러한 코딩 실수를 바로잡고, 수익 손실을 예방할 수 있다. 메디컬이코노믹스에 따르면, 4개 위치에 있는 긴급 치료 제공자는 1년 동안 손실된 수익의 약 25%를 회복했으며 손실될 뻔했던 상당한 수익을 지속적으로 회복했다.
청구 지연 시간도 95% 이상 감소하여 현금 흐름을 증가시켰으며, 무엇보다 직원들의 능률 향상 및 효율에 도움이 된 것으로 나타났다. 해당 솔루션이 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 더욱 스마트하게 일하고 치명적인 실수를 최소화하도록 돕기 때문이다.
특히 AI 기반 RCM의 근간에는 코딩 자동화가 있으며, 이를 통해 실습에서 코딩을 최적화하여 대부분의 수익이 손실되는 오류 및 누락된 작업을 제거하는 데 도움이 된다. 이러한 솔루션은 봇을 사용하는 프로세스 자동 경로 또는 API(응용 프로그래밍 인터페이스)를 통해 의료 기관의 EMR 및 진료 관리 시스템과 인터페이스한다.
메디컬이코노믹스는 “RCM 솔루션은 경우에 따라 진료 수익을 최대 25%까지 증가시킬 수 있는 것으로 나타났다”면서 “AI 기반 시스템의 가용성은 정확하게 모든 수익을 수집하는 데 도움 되는 획기적인 도구다”라고 보도했다.
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