블루크로스 블루실드 협회가 현지 시각 9월 24일 AI를 활용한 진료 기록 작성과 코딩이 의료비를 끌어올리고 있다는 연구 결과를 공개했다. 협회 추산으로 전국 단위 추가 지출은 입원 6억 6,300만 달러(약 9,060억 원), 외래 16억 7,000만 달러(약 2조 2,810억 원) 이상이다. 합치면 약 23억 달러(약 3조 1,400억 원)다. 협회에 소속된 블루크로스 보험사들이 실제로 더 지급한 금액은 2년간 9억 4,200만 달러(약 1조 2,900억 원)로 로이터가 보도했다.

연구는 협회 데이터 분석 조직 블루헬스인텔리전스가 수행했다. 분석 대상은 블루크로스 일부 플랜의 상용 입원 청구이며, 가입자는 약 6,200만 명이다. 기간은 2025년 3월까지 3년이다.

1인당 입원 비용은 2023년에서 2024년 사이 9% 증가했다. 협회는 이 증가분의 약 20%가 코딩 강도에서 비롯된 것으로 추정했다. 코딩 강도는 같은 진료를 얼마나 복잡한 사례로 기록하느냐를 가리킨다. 환자에게 동반 질환이 함께 기록되면 그 사례에 책정되는 보험금이 높아진다.

병원별 격차도 확인됐다. 사례 복잡도 증가율이 상위 10%인 병원에서는 급성 출혈후 빈혈로 기록된 산모 비율이 2022년 중반 약 4%에서 2025년 초 12%로 상승했다. 증가율이 낮은 병원에서는 같은 기간 비율이 거의 변하지 않았다.

대장 수술 환자에서도 같은 양상이 확인됐다. 로이터 보도에 따르면 2023년 1분기부터 2025년 4분기 사이 부분 장폐색 진단이 55%, 체내 산 과다 진단이 33% 증가했으나 치료 건수는 비슷한 폭으로 증가하지 않았다. 라지아 하슈미 협회 임상 담당 부사장은 빈혈 진단을 받은 환자가 수혈을 더 받지는 않았다고 설명했다.

루크 챌커 협회 제품·데이터사이언스 수석부사장은 “환자가 실제로 더 아프다면 치료도 증가하는 것이 정상”이라며 “진단과 치료의 불일치는 AI가 더 아픈 환자가 아니라 청구 가능한 항목을 찾아내고 있음을 나타낸다”고 말했다.

의료기관은 AI로 진료 기록을 검토해 누락된 질환을 찾고, 진료실 대화를 듣고 자동으로 기록을 작성하는 도구를 사용하고 있다. 협회는 AI가 행정 부담을 줄이는 쓰임새가 있다고 인정하면서도, 병원이 AI 도구를 쓸 때 지켜야 할 기준을 정하고 실제 제공된 진료에 맞게 지급이 이뤄지도록 하는 작업을 전국과 지역 단위에서 진행하고 있다고 밝혔다.

자세한 내용은 블루크로스 블루실드 협회에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 이디오그램 생성