헬스케어 지불 인테그리티 솔루션은 건강보험사와 정부 보험 프로그램 등 지불 주체가 의료 공급자에게 지급하는 청구 데이터의 정확성, 합법성, 규정 준수 여부를 검증해 부정청구, 과잉진료, 단순 청구 오류로 인한 재정 누수를 방지하는 시스템이다. 

기존에는 주로 수작업으로 검증했으나, 방대한 데이터 규모와 복잡한 규제 환경에서 수작업 방식만으로는 한계가 있어 AI·빅데이터 분석 기반의 자동화 솔루션 도입이 필수가 되고 있다. 

미국 국가 보건보험 범죄방지협회(NHCAA)에 따르면, 부정청구·과잉진료·오류 청구로 인한 낭비 금액이 연간 수십조 원에 달하며, 이를 방지하기 위한 데이터 기반 지불 인테그리티 강화는 업계 전반의 핵심 과제로 부상하고 있다. 

AI 지불 인테그리티 솔루션 기업 코닥소(Codoxo)가 고객의 데이터 품질 문제를 사전에 해결해 솔루션 도입 시간을 단축하고 비용을 절감하는 ‘AI 데이터 헬스 인테그리티 에이전트’를 공개했다.

AI 데이터 헬스 인테그리티 에이전트는 파일 제출 이전 단계에서 클레임 데이터셋을 사전 스캔하고 검증한다. 기존에는 데이터 품질 검증이 사후 점검 방식으로 진행돼, 오류가 발견되면 수주에서 수개월에 걸쳐 데이터를 수정하고 재검증했다. 

이 AI 에이전트는 데이터 제출 전에 스스로 데이터를 점검하고 오류를 진단하며, 즉각적으로 수정 가이드를 제공해 이러한 문제를 해결할 수 있다. 특히 단순한 표면적 오류만이 아니라, 데이터 필드 누락, 포맷 불일치, 정합성 결함 등 숨겨진 데이터 결손까지 진단할 수 있다.

또한 AI가 데이터를 학습하면서 탐지 알고리듬의 정밀도를 지속적으로 높이는 ‘자기 학습(Self-Learning)’ 기능으로 고객은 솔루션 구현 시간을 수개월에서 수주로 단축할 수 있으며, 데이터 오류로 인한 비용 손실을 방지할 수 있다. 또한, 반복적인 데이터 수정 및 재검증에 투입되던 내부 IT 리소스 부담도 줄일 수 있다. 

코닥소 무시르 아흐메드(Musheer Ahmed) CEO는 “데이터 품질 문제는 솔루션 구현을 수개월 지연시키고, 이로 인해 헬스케어 조직이 수백만 달러에 달하는 절감 기회를 놓치게 만든다.”라며 “데이터 문제를 사전에 감지·해결해써 고객이 보다 빠르게 가치를 실현하고, IT 리소스 부담도 줄일 수 있다.”라고 말했다.