팔란티어가 문제를 해결하는 방식

 뉴욕의 대형 병원인 마운트 시나이 메디컬 센터(Mount Sinai Medical Center)가 Palantir Foundry와 협력화여 보험업무를 획기적으로 개선한 사례를 발표했습니다. 이 병원은 8개의 센터에 4만 5천 명의 직원이 있으며, 연간 약 460만 명의 외래 환자를 돌보는 매우 큰 규모의 병원입니다. .

이 글에서는 마운트 시나이 메디컬 센터가 보험 청구 문제를 해결하기 위해 PalantirFoundry 시스템을 어떻게 사용하고 있는지에 대해 알아보겠습니다.


1. 보험 청구 시스템의 기본 이해

미국의 의료 시스템에서는 병원이 환자에게 제공한 치료에 대한 비용을 청구할 때, 해당 환자가 가입한 민간 보험사로부터 보상을 받는 구조입니다. 환자는 병원에 전액을 지불하지 않고, 병원이 보험사에 청구서를 제출하고 승인이 나면 병원에 비용이 지급됩니다. 그러나 문제는 보험사가 병원의 청구에 대해 즉각적으로 승인하지 않고, 과잉 진료 여부나 환자 상태에 대한 의문을 제기하며 청구를 거절하는 경우가 빈번하다는 것입니다. 이로 인해 병원의 현금 흐름에 악영향이 미칠 수 있습니다.

마운트 시나이의 발표에 따르면, 2016년부터 2019년까지 보험 청구 거절율이 17%였으나 최근에는 22%로 증가하여 병원의 운영에 큰 부담을 주고 있다고 합니다. 이를 해결하기 위해 마운트 시나이 메디컬 센터는 2023년 1월부터 Palantir Foundry를 도입하여 문제 해결 시스템을 구축했습니다.

팔란티어의 문제해결 방식

2. Foundry를 통한 보험 청구 문제 해결 프로세스

마운트 시나이 메디컬 센터는 Foundry의 온톨로지(Ontology) 기술을 사용하여 병원의 보험 청구 과정을 디지털화하고, AI 시스템이 자동으로 해결책을 제시하는 구조를 만들었습니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용해 보험사로부터 거절된 청구 건에 대한 분석 및 대응을 자동화했습니다.

  1. 거절 사유 분석: 먼저 LLM을 통해 보험사의 거절 사유를 요약하고, 거절 이유를 식별합니다. 예를 들어, “만성 폐쇄성 폐질환(COPD) 환자에게 마지막 2-3일의 입원이 불필요하다”는 보험사의 거절 사유를 분석하여 병원 입장에서 반박할 준비를 합니다.

  2. 진료 기록 검토: 다음으로 LLM은 환자의 의료 기록에서 해당 환자의 상태와 진료의 필요성을 확인합니다. 예를 들어, 환자가 진단 기준에 부합했는지, 상태가 얼마나 심각했는지를 확인하는 과정입니다.

  3. 의료 가이드라인 확인: 이어서 LLM은 해당 질환에 대한 의료 가이드라인을 분석하고, 환자가 받은 진료가 이러한 기준에 부합했는지를 확인합니다. 이를 통해 치료가 적절했는지 여부를 판별합니다.

  4. 보험사에 재청구: 마지막으로, LLM은 이러한 분석 결과를 바탕으로 보험사에 청구를 재제출하는 서신을 자동으로 작성합니다. 예를 들어, “환자의 상태가 심각하여 추가 입원이 필요했으며, 따라서 청구 금액을 지급해야 한다”는 내용을 작성하여 병원의 입장을 강하게 피력합니다.

이러한 프로세스를 통해 마운트 시나이는 2023년 3월부터 5개월간 AI가 작성한 2,500건 이상의 서신을 보험사에 전송했고, 이를 통해 100만 달러 이상의 비용 절감 효과를 얻었다고 합니다.


3. Palantir Foundry의 주요 가치: 의사 결정 구조와의 융합

마운트 시나이의 사례는 Foundry 시스템이 단순히 비용 절감을 위한 도구가 아니라, 병원 내 의사 결정 구조와 긴밀히 결합되어 있다는 점에서 중요합니다. Foundry를 통한 보험 청구 시스템은 단순히 재정적 문제를 해결하는 것이 아니라, 병원 직원들이 회사의 목표와 일치하는 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 담당 의사가 환자의 상태가 애매하여 추가 입원을 고민할 때, Foundry 시스템을 통해 입원 연장으로 인해 발생할 재정적 손실에 대한 정보를 미리 제공받을 수 있습니다. 이는 의사에게 의료적 판단 외에도 병원의 재정적 영향을 고려할 수 있는 통찰을 제공합니다.

또한, Foundry 시스템은 병원의 각 부서가 고유한 역할을 이해하고, 부서 간에 서로 시너지를 창출할 수 있도록 합니다. 이를 통해 병원은 하나의 유기적인 생명체처럼 작동하게 되며, 각 부서가 회사 전체의 목표를 위해 협력할 수 있는 기반을 마련합니다.

4. 탬파 병원의 경우

탬파 병원은 보험 청구 문제가 아닌, 환자 안전과 관련된 문제를 해결하기 위해 Foundry를 도입했습니다. 이 병원은 패혈증(Sepsis)이 주요 문제로 대두되었으며, 패혈증 발생을 줄이기 위한 예방 시스템 구축이 최우선 과제가 되었습니다. Foundry는 탬파 병원의 이러한 요구에 맞춰, 패혈증 예방을 위한 의사 결정 논리를 제공함으로써 환자 안전에 초점을 맞춘 시스템을 구축했습니다.

Foundry 시스템을 활용한 패혈증 예방 프로세스

탬파 병원은 다음과 같은 단계를 통해 패혈증 발생 가능성을 최소화하는 시스템을 구축했습니다.

  1. 환자 상태 모니터링: Foundry의 데이터 분석 기능을 통해 병원 내 환자들의 생체 데이터를 실시간으로 모니터링하고, 패혈증 초기 증상이 나타나는지 파악합니다. 환자의 혈압, 체온, 심박수 등의 주요 데이터를 추적하여 패혈증 징후가 있는 환자를 빠르게 식별합니다.

  2. 패혈증 위험 분석 및 경고 시스템: 분석된 데이터를 바탕으로 패혈증 위험이 있는 환자를 선별하고, 의료진에게 경고 알림을 보내 신속하게 대응할 수 있도록 합니다. 이는 의료진이 환자의 패혈증 위험을 조기에 감지하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 돕는 기능입니다.

  3. 의료진 의사 결정 지원: 패혈증 발생을 막기 위해 의료진의 의사 결정을 돕는 가이드라인을 제공하고, 위험 상황 발생 시 의료진이 선택할 수 있는 최선의 치료 옵션을 제안합니다. 이를 통해 의료진은 환자에게 적절한 조치를 취할 수 있으며, 패혈증 예방 시스템이 환자 치료 과정에 깊숙이 적용됩니다.

Foundry가 가져온 변화

탬파 병원은 패혈증 예방 시스템을 통해 병원 운영의 목표를 환자 안전으로 명확히 설정하고, 이를 중심으로 병원의 모든 부서가 협력할 수 있는 기반을 마련했습니다. Palantir Foundry는 의료진이 신속하고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 제공하고, 환자 치료의 질을 높이는 데 기여했습니다.

5. Palantir Foundry의 유연성과 가치

마운트 시나이 메디컬 센터와 탬파 병원의 사례는 Palantir Foundry의 강력한 유연성을 보여줍니다. 같은 시스템이지만 각 병원의 고유한 필요에 따라 완전히 다른 목표와 의사 결정 논리를 적용할 수 있음을 입증한 사례입니다. 보험 청구 문제를 해결한 마운트 시나이 메디컬 센터는 재정적 안정성을 확보하면서 내부 의사 결정 구조까지 개선하였고, 패혈증 예방 시스템을 구축한 탬파 병원은 환자의 생명 안전을 최우선으로 고려하여 병원의 운영 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다.

이 두 병원의 사례는 Foundry가 각 병원의 목표와 필요에 따라 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 의료 현장의 문제를 효율적으로 해결하는 데 큰 기여를 할 수 있음을 보여줍니다.

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