• 블로그
  • 생성형 AI 및 지능형 자동화를 통한 의료 서비스 수익 주기 관리 최적화하기
Blog Healthcare

생성형 AI와 지능형 자동화를 통한 방문 후 요약 기능이 마음에 드신다면, 이러한 기술이 의료 서비스 RCM(수익 주기 관리)에 어떤 도움을 줄 수 있는지 살펴보세요.

의료 서비스 시스템과 더불어 등록, 보험금 청구 및 처리를 원활하게 진행하려는 환자들에게 RCM은 지속적으로 불만의 대상이 되고 있으며, 반복적인 작업과 프로세스가 많기 때문에 자동화가 반드시 필요한 분야이기도 합니다.

생성형 AI와 지능형 자동화는 기존 RCM 프로세스를 혁신하는 데 있어 훌륭한 조합입니다. 다음 다섯 가지 예시를 통해 이러한 기술이 어떻게 더 효율적으로 RCM을 운영하고, 환자의 만족도를 향상시키고, 재무 성과를 강화하는지 알아보겠습니다.

수익 주기 관리를 개선하기 위한 전략적 사용 사례

1. 신규 환자를 따뜻하게 맞이해 보세요. 지능형 자동화를 통해 환자 등록, 예약, 보험 확인 프로세스를 통합하여 간소화함으로써 대기 시간을 줄이고 오류를 최소화하며 수익 주기를 원활하게 관리할 수 있습니다.

2. 고급 분석으로 더 현명한 재무 의사 결정을 내리세요. 예측 분석에 생성형 AI를 사용하면 의료 서비스 제공업체는 서비스 수요를 예측하고, 비용을 지불하는 사람의 행동을 이해하고, 재정 정책을 맞춤화할 수 있습니다. 이러한 선견지명을 통해 보다 전략적으로 가격을 책정하고, 계약을 관리하고, 리소스를 할당할 수 있습니다.

3. 오류를 줄이면서 더 빠르게 청구를 처리하세요. 의료 기관은 지능형 자동화를 활용하여 청구서를 작성하고 제출할 뿐만 아니라 청구 거부를 처리하는 것까지 청구 관리의 전체 수명 주기를 자동화할 수 있습니다. 이는 환급 속도를 빠르게 하고 청구 오류율을 현저히 낮추는 데도 도움이 됩니다.

4. 환자 커뮤니케이션에 '인간적인' 감성을 더하세요. 생성형 AI는 청구서 및 결제 옵션과 관련하여 환자를 위한 맞춤형 커뮤니케이션 전략을 개발하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 환자 경험을 개선하고 적시 결제 가능성을 높일 수 있습니다.

5. 재무 운영을 강화하세요. 지능형 자동화를 통해 결제 처리, 계정 조정, 재무 보고를 간소화하여 재무 관리 업무의 정확성과 효율성을 보장할 수 있습니다.

성공 구현 및 측정

RCM 프로세스에 생성형 AI 및 지능형 자동화를 배포하는 초기 단계에서 의료 서비스 시스템은 먼저 현재의 운영 과제와 개선 기회에 대한 명확한 평가를 완료해야 합니다.

고려해야 할 몇 가지 질문은 다음과 같습니다.

자동화로 가장 크게 영향을 받을 수 있는 영역은 어디인가요? 수작업이 많고 오류가 발생하기 쉬우며 시간이 많이 소요되는 프로세스부터 시작해야 합니다. 이러한 영역을 자동화하면 성과를 빠르게 달성하고 광범위한 이니셔티브를 추진할 수 있는 동력을 얻을 수 있습니다.

자동화 시작을 위해 실시할 수 있는 가장 작고 빠른 실험은 무엇인가요? 파일럿 프로젝트를 실행해 특정 영역에서 이러한 기술의 효과를 검증해야 합니다. 이를 통해 본격적인 도입 전에 실제 피드백을 바탕으로 전략을 개선할 수 있습니다.

직원들이 새로운 프로세스를 자신 있게 수행할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요? 교육 및 변화 관리에 투자하여 직원들이 이러한 신기술을 활용할 수 있는 역량을 갖추도록 하는 동시에 신기술이 가져다주는 이점을 알 수 있도록 해야 합니다. 많은 의료 서비스 고객이 지능형 자동화를 배우는 것에 대해 2000년대 초반에 Microsoft Excel을 배워야 했던 것만큼이나 중요하다고 말합니다.

투자 수익을 이해하는 데 가장 중요한 지표는 무엇인가요? 처리 시간 단축, 오류율 감소, 환자 만족도 향상, 현금 흐름 및 수익성에 미치는 긍정적인 영향 등 성공의 명확한 지표를 설정해야 합니다. 이러한 지표를 모니터링하면 투자 수익을 정량화하고 기술에 대한 추가 투자를 유도할 수 있습니다.

왜 지금일까요?

저희가 발간한 2023 Automation Now & Next(2023년 자동화 현황 및 미래 전망 보고서)에 따르면 기업들은 2023년에 지능형 자동화에 평균 560만 달러를 투자할 계획이며, 그중 45%는 향후 12개월 동안 생성형 AI 기반 자동화를 구축하는 데 사용할 것이라고 답했습니다.

이러한 기술을 선도적으로 도입하는 의료 시스템은 빠르게 앞서 나갈 것이며, 기술이 계속 발전함에 따라 재무 성과를 높이고 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 되어 의료 관리의 새로운 혁신을 가져올 것입니다.

Stelle Smith 소개

user image

Automation Anywhere의 선임 헬스케어 세일즈 엔지니어인 Stelle은 이 분야에서 20년 이상의 경력을 보유하고 있습니다. 임상 및 RCM 워크플로 분야 전문가이며 공인 CPC 및 CCS 메티컬 코더입니다.

이메일로 구독모든 게시물 보기 LinkedIn

Automation Success Platform을 자세히 알아보세요.

체험하기 Automation Anywhere
Close

기업용

등록하여 개인화된 전체 제품 데모에 빠르게 액세스하세요.

학생 또는 개발자용

무료 Community Edition으로 지금 바로 RPA 여정 시작