의료 코딩 시장 규모 및 점유율, 모드별(아웃소싱, 사내), 애플리케이션별 AI 최종 사용 - SWOT 분석, 경쟁 전략 통찰력, 지역 동향(2025-2037년)

의료 코딩 시장의 AI: 성장 동인 및 과제

성장 동력

• 최적의 의료 데이터에 대한 수요 관리: 의료 데이터의 양이 증가하는 것은 의료 코딩이라는 복잡한 분야에서 AI를 더 빠르게 사용할 수 있는 강력한 동인이 됩니다. 의료 산업 기관은 환자 기록, 진단 보고서, 치료 로그, 관리 세부 정보를 포함하는 지속적인 데이터 흐름으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. AI 기반 시스템은 이러한 대량의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. 정보를 빠르고 정확하게 분석하고 관련 코드를 식별하며 이를 진단 및 절차적 맥락에 쉽게 적용할 수 있습니다.
  
  이 자동화된 방법은 오류 가능성을 줄이고 코딩 속도와 효율성을 높이는 동시에 일관성을 향상시킵니다. 더욱이, 전자 건강 기록(EHR)의 광범위한 채택은 계속해서 확장되는 의료 데이터 풀의 주요 원인입니다. AI는 EHR 시스템과 완벽한 조화를 이루며 디지털 기록 세계에서 데이터를 쉽게 검색하고 코딩합니다. AI를 통해 능숙하게 구현되는 정확하고 효과적인 코딩 솔루션에 대한 필요성은 의료 데이터의 끊임없는 성장과 함께 커질 것이며 AI는 의료 코딩 시장에서 AI 성장의 핵심 요소로 확고히 자리매김할 것입니다.
• RCM(수익 주기 관리) 팀에서 AI 코딩의 출현: 의료 기업의 재정적 생존 가능성을 보장하기 위해 RCM 채택이 늘어나면서 투자와 인수 합병이 주도되어 기업이 이러한 추세를 활용할 수 있게 되었습니다. RCM 팀은 AI 코딩 솔루션으로 코딩 프로세스를 간소화하여 청구를 보다 빠르고 효과적으로 처리합니다. 더 빠른 환급과 더 나은 현금 흐름은 의료 기관의 결과입니다. 또한 AI 코딩 솔루션은 RCM 팀이 코딩 패턴과 최적화 기회를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이를 통해 수익 주기 성과를 더욱 크게 높일 수 있습니다.
• 고급 코딩 및 인보이스 발행 시스템에 대한 필요성 증가: 보다 효율적이고 실용적인 청구 및 코딩 시스템에 대한 요구가 점점 더 커지고 있습니다. 다양한 의료 시설에서 통일된 서류 작업을 유지하려면 의료 코딩이 필수적입니다. 의료 기관은 의료 코딩 기업의 도움을 받아 시설 내 치료의 빈도와 효능을 평가할 수 있습니다. 이는 3차 진료 병원과 같은 대규모 의료 시설에 특히 중요합니다. 빈번한 제품 출시로 인해 AI가 의료 코딩 시장 확대에 박차를 가할 것으로 예상됩니다. 예를 들어 Athenahealth는 2021년 3월에 athenaOne 의료 코딩 시스템을 공개했습니다. 이 전자 건강 기록(EHR) 코딩 시스템은 코딩과 관련된 노력을 최소화하여 임상의의 피로를 줄이기 위한 것입니다.

도전과제

• 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제: 의료 코딩 시장의 AI는 개인정보 보호 및 보안 문제로 인해 상당한 개발 제약을 겪고 있습니다. 개인정보, 병력 등 민감한 환자 데이터는 의료 부문의 책임입니다. 이 데이터를 처리하는 인공지능(AI) 시스템은 미국의 HIPAA를 포함한 엄격한 개인정보 보호법을 엄격히 준수해야 하며 강력한 보안 조치도 마련해야 합니다. 승인되지 않은 액세스 및 데이터 위반의 위험은 매우 현실적이며 작은 보안 위반이라도 의료 기관에 심각한 법적, 재정적 영향을 미칠 수 있습니다. 환자 데이터가 손상될 가능성은 조직의 신뢰를 약화시키고 조직의 평판을 손상시킬 수 있습니다.
• 숙련된 의료 코더 부족: 의료 코딩 시스템의 복잡성 증가, 높은 직원 이직률, 장기간의 교육 및 인증 절차는 자격을 갖춘 의료 코더가 부족한 주요 원인입니다. 숙련된 직원의 심각한 부족으로 인해 병원 및 진료소에서는 청구서 발행이 지연되고 부정확한 문제를 겪고 있습니다. 예를 들어, 미국 건강 정보 관리 협회(AHIMA)는 숙련된 의료 코더의 공급과 수요의 격차가 커지고 있음을 밝혔습니다.