의료 기관 운영에 있어 정부 감사 대비와 수익 보전을 동시에 만족시키기 위한 기술적 해법에 대한 수요가 높아지고 있다. 미국의 경우 CMS(메디케어·메디케이드 서비스센터)의 ‘위험 조정 데이터 검증(Risk Adjustment Data Validation, 이하 RADV)’ 감사는 미국 메디케어(Medicare) 프로그램에서 제출된 진단 정보의 정확성과 일관성을 검증하기 위한 감사 절차로, 건강 위험 조정 수익의 적정성을 확인하고 부정청구를 방지하기 위해 실시된다. 이에 따라 진료 문서화 정확도와 위험 인구군(HCC) 기반 수익 조정의 정밀성이 의료기관의 주요 경쟁력으로 작용하고 있다. 이러한 가운데, 임상 문서 내 미기록 만성질환 탐지와 과청구 코드 식별을 AI로 지원하는 자동화 기술이 주목받고 있다.

헬스케어 AI 전문 기업 라피드(RAAPID)가 콜로라도 덴버에서 개최되는 ‘HFMA 연례 콘퍼런스(HFMA Annual Conference 2025)’에서 RADV 감사 대응에 최적화된 맞춤형 AI 솔루션을 공개한다고 밝혔다.

AI 기반 임상 문서 분석 자동화

라피드의 AI 플랫폼은 진료기록, 청구자료, 검사결과 등을 포함한 비정형 의료 데이터를 정밀 분석한다. 이 과정에서 ▲청구 누락된 만성질환 식별 ▲진단 뒷받침 증거가 부족한 과청구 가능 사례 식별 ▲CMS 기준에 부합하는 대면 진료 여부 확인 ▲자격 있는 임상의의 진단 문서 검증 등을 자동화한다. 이러한 프로세스를 통해 HCC(Hierarchical Condition Category) 코드와의 일치 여부를 실시간으로 점검하고, 코딩 검증자에게 사전 설명 문안 초안도 자동 제공해 검토 효율을 높인다.

실제로 한 의료기관에서는 이 플랫폼을 사용해 차트 리뷰 소요 시간을 60~80% 단축하고, 코딩 정확도는 98% 이상을 기록했다. 이를 통해 RADV 감사 대응은 물론, 향후 진료 시점의 적절한 진단 기록을 유도해 사전 예방 중심의 리스크 조정 전략 수립이 가능하다.

EHR 연동 및 마이크로소프트 애저 마켓플레이스 배포

라피드 플랫폼은 기존 전자의무기록(EHR) 시스템과 연동되며, 진료 시점에서 바로 활용 가능한 인사이트를 제공한다. 이를 통해 의료진은 환자와의 대면 진료 중에도 CMS 문서 요건에 부합하는 진단 정보를 실시간으로 기록할 수 있다.

또한 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure) 마켓플레이스를 통해 공급되며, 이를 통해 의료기관은 MACC(Microsoft Azure Consumption Commitment) 크레딧을 활용한 손쉬운 도입이 가능하다. 통합 청구, 유연한 결제 조건, PHI(개인 건강 정보) 보호를 위한 전용 배포 환경 등도 제공돼, 보안 및 컴플라이언스 요건을 동시에 충족한다.

라피드 마이클 클라크(Michael Clark) 사장 겸 최고성장책임자(CGRO)는 “HFMA는 헬스케어 재무 리더들이 CMS에 준수된 코드 제출과 함께 실제 수익을 보전할 수 있는 방안을 모색하는 자리”라며 “라피드 플랫폼은 과거 차트 리뷰 지원뿐 아니라, 진료 시점에서의 정확한 HCC 기록을 지원해 향후 감사 대응과 수익 보전이 동시에 가능하다.”라고 말했다.