의료 산업은 가치 기반 의료(Value-Based Care, 이하 VBC)를 실현하기 위해 방대한 청구 데이터를 의사결정에 활용하고 있다. 그러나 최근 조사에 따르면 의료 리더 다수가 해당 데이터의 정확성과 신뢰성에 의문을 제기하고 있는 것으로 나타났다. 데이터 통합 지연, 품질 저하, 검증 어려움은 의료 기관의 전략적 투자와 수익 구조에 직접적인 위협으로 작용하고 있다. 이러한 상황은 의료 시스템 전반에서 데이터 신뢰 확보와 통합 기술 혁신이 절실하다는 점을 보여준다.
의료 데이터 통합 솔루션 기업 헬스 데이터 이노베이션(Health Data Innovations, CEO 조나단 케이 Jonathan Kaye)은 시장 조사기관 세이지 그로스 파트너스(Sage Growth Partners)에 의뢰해 ‘의심스러운 데이터에 베팅: 의료계 리더들은 가치 기반 의료 관리를 위해 데이터에 의존할 수 없다’라는 보고서를 발표했다. 이번 조사에는 병원 및 의료 시스템 책임자 56명이 참여했다.
데이터 신뢰 위기와 데이터 통합 문제
전체 응답자의 87%는 청구 데이터가 VBC 성공의 핵심이라고 답했고, 74%는 경영진이 전략적 의사결정에 이를 활용한다고 밝혔다. 그러나 청구 데이터의 품질과 정확성을 확신한다고 응답한 비율은 35%에 불과했다.

보고서에 따르면 의료 기관의 91%는 청구 데이터의 정확한 통합과 검증이 어렵다고 답했으며, 45%는 새로운 지불자 데이터를 통합하는 데 5개월 이상 소요된다고 응답했다. 현재 통합 프로세스에 대해 매우 만족한다고 답한 비율은 22%, 조직의 데이터 인프라를 우수하다고 평가한 비율은 11%에 불과했다.
이러한 통계는 의료 기관의 대부분이 의문스러운 데이터를 기반으로 수백만 달러 규모의 VBC 투자를 진행하고 있음을 시사한다. 의료 산업에서는 품질 개선(83%), 인구 건강 관리(74%), 임원 리더십(74%) 등 다양한 조직 기능이 청구 데이터에 의존하고 있어 문제가 더욱 심각하다.
산업별 과제와 의료 리더들의 대응
조직의 84%는 네트워크 누출을 최소화하는 데 있어 성공적이지 못하다고 평가했으며, 이는 의료 서비스 품질과 재정적 성과 모두에 악영향을 미치고 있다.
헬스 데이터 이노베이션의 조나단 케이(Jonathan Kaye)는 “의료 기관들이 신뢰할 수 없는 나침반으로 가치 기반 의료를 추진하고 있다”며 데이터 품질 문제 해결의 시급성을 강조했다. 그는 데이터 문제 해결이 경제적 압박과 경쟁 환경에서 VBC 모델의 수익 손실을 방지하는 데 필수적이라고 덧붙였다.
보고서는 또한 현재 지불자 청구 데이터를 활용하지 않는 조직의 90%가 새로운 통합 솔루션에 투자할 가능성이 있다고 밝혔다. 이는 데이터 신뢰 확보가 향후 의료 혁신의 핵심 과제로 자리 잡고 있음을 보여준다.
이번 보고서는 의료 산업 전반에 걸친 데이터 신뢰 위기를 명확히 드러냈다. 청구 데이터는 VBC 성공에 중요한 자원임에도 불구하고 통합, 품질, 신뢰성 문제로 인해 효과적인 활용이 제한되고 있다. 의료 기관들은 데이터 신뢰성을 강화하지 못할 경우 전략적 의사결정과 재정적 지속가능성에서 심각한 리스크에 직면하게 된다. 따라서 의료 산업은 데이터 통합 표준화, 품질 관리 강화, 새로운 기술적 접근 방식 도입을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 구축해야 한다. 이는 VBC 성과 향상뿐 아니라 장기적인 의료 경쟁력 확보에도 결정적인 역할을 할 것이다.
키워드
관련기사
- 생성AI 기반 헬스데이터 유통 플랫폼 ‘헬스데이터허브’, 의료AI·신약 개발 가속
- "AI 에이전트 신뢰성 확보...변조 방지·온체인 감사로 기업 보안 강화"
- 복합 AI 에이전트로 의료 워크플로 자동화...의료 역량 30% 확대
- AWS, 국내 다기관 신약 개발 프로젝트 ‘K-멜로디’ 지원
- 클라우드 기반 의료 규정 준수 자동화로 IT 부담 해소
- [Success Story] 데이터 정제·검색증강 기반 의료 특화 AI 챗봇으로 업무 효율·고객 응대 혁신
- F5, 양자 위협 대응 앱·API 보호하는 양자내성암호 솔루션 전면 통합
- 업무 자동화의 미래, ‘워크플로 관리 시스템’ 연평균 26.2% 高성장
- 오픈소스 LLM 통합한 의료 AI...진료 효율성·정확성 향상
- 의료 AI 윤리 5대 원칙...디지털 혁신 속 책임 있는 데이터 사용 강조
- 메가존컨소시엄, 서울대병원 클라우드 기반 재해복구 센터 구축
- [기고] AI·AR 통합 환자 안내 플랫폼이 환자 경험·병원 운영효율 향상
- ‘위험 조정 데이터 검증’ 감사 대응, AI 기반 위험 조정 기술로 최적화
- 수술 후 합병증 조기 예측...실시간 체액 모니터링 솔루션 ‘FDA 승인’
- 비정형 의료데이터 구조화 생성AI...임상 데이터 통합·의사결정 가속화
- AI 헬스케어, 멀티 에이전트로 진화...24시간 환자 맞춤형 진료·보험·코칭 지원
