![병원들이 보험 청구 과정에 인공지능 도구를 쓰면서 2년간 의료비 지출이 9억4200만달러 늘었다는 보험업계 분석이 나왔다. [사진: 챗GPT]](https://contents-cdn.viewus.co.kr/image/2026/09/CP-2023-0397/image-44ccf25a-d140-4cbd-b21b-a77ac2a13cb6.jpeg)
[디지털투데이 최재원 기자] 병원의 AI 의료 코딩 도구 확산이 미국 의료비 상승으로 이어질 수 있다는 보험업계 분석이 나왔다. 환자의 상태를 더 복잡한 질환으로 분류하는 사례가 늘면서 2년간 약 9억4200만달러(약 1조2796억원)의 추가 지출이 발생했다는 주장이다.
지난 26일(이하 현지시간) IT 매체 테크크런치에 따르면 블루크로스 블루실드 협회(BCBSA)는 2023~2025년 보험 청구 데이터를 분석한 결과 병원이 환자를 의학적으로 더 복잡한 상태로 분류하는 사례가 급증했다고 밝혔다. 다만 실제 제공된 치료에는 이에 상응하는 변화가 확인되지 않았다고 설명했다.
특히 추가 비용의 약 70%인 6억5000만달러(약 8823억7500만원) 이상은 환자의 주된 입원 사유 외에 추가되는 2차 진단과 관련됐다. AI는 검사 결과와 진료 기록을 분석해 이런 질환을 찾아낼 수 있으며, 진단이 추가되면 환자가 더 높은 중증도와 보험수가가 적용되는 청구군으로 이동할 수 있다. 현재 미국 병원 시스템의 60% 이상이 AI 기반 코딩 기술을 이용하고 있다고 BCBSA는 설명했다.
다만 이번 분석만으로 AI가 의료비 증가의 직접적인 원인이라고 단정하기는 어렵다. BCBSA는 AI 코딩 도구 확산과 청구 복잡도 상승 사이의 연관성을 근거로 AI가 비용 증가에 기여할 가능성을 제기했다.
병원과 보험사가 모두 AI를 활용하면서 새로운 자동화 경쟁이 벌어질 수 있다는 우려도 나온다. 시브 라오(Shiv Rao) 에이브리지(Abridge) 창업자는 “앞으로 봇이 봇과 싸우고, 에이전트가 에이전트와 싸우는 상황이 나타날 수 있다”라 경고하면서도 “AI를 제대로 활용하면 오히려 행정 마찰과 비용을 낮출 가능성도 있다”라 평가했다.
AI가 의료 행정의 효율성을 높일 기술로 주목받는 가운데 진단·청구 자동화가 실제 의료비에 어떤 영향을 미치는지가 새로운 쟁점으로 떠오르고 있다.
댓글0