의료 코딩 시장의 글로벌 AI 시장 동향, 예측 보고서(2025-2037년)
의료 코딩 AI 시장 규모는 2025년부터 2037년까지 CAGR 13.9% 이상으로 138억 2천만 달러 성장할 것으로 예상됩니다. 2025년 의료 코딩 AI 산업 규모는 35억 1천만 달러로 추산됩니다.
정확성에 대한 강조가 높아지면서 의료 코딩에서 인공지능(AI)의 사용이 가속화되고 있습니다. 로봇 프로세스 자동화(RPA), 자동화된 머신러닝, 자연어 처리(NLP)와 같은 최첨단 도구는 정밀도를 높이고 오류를 줄여 코딩 프로세스에 혁명을 일으키고 있습니다. 예를 들어, 2023년 3월 임상 기술 스타트업 Clinion은 인공지능을 활용한 임상시험용 의료 코딩 솔루션을 공개했습니다. 이 솔루션은 임상 시험 의료 코딩 속도, 정확성 및 효율성을 향상시킵니다. 방대한 양의 임상시험 데이터를 신속하게 평가 및 파악하고 관련 정보를 추출하며 적합한 코드를 할당할 수 있는 정교한 AI 알고리즘을 사용하면 코딩에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
잘못된 청구, 허위 보험 청구, 의료 기록의 잘못된 해석으로 인해 상당한 재정적 손실이 발생합니다. 의료 코딩 소프트웨어 및 수익 주기 관리 서비스는 의료 청구 및 수익 주기 관리의 비효율성이 증가함에 따라 수요가 높아지고 있습니다. 이러한 서비스를 위한 의료 코딩 시장의 AI는 이러한 요인의 결과로 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 미국에서 의료를 디지털화하려는 지속적인 시도와 원격 의료, mhealth 애플리케이션, 수익 주기 관리 소프트웨어, 전자 건강 기록과 같은 디지털 기술의 채택으로 인해 성장하고 있습니다. 예를 들어 2021년에 질병 통제 예방 센터에서는 미국 의사 사무실의 88.2%가 전자 건강 기록을 사용한 것으로 추정했습니다.
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.
의료 코딩 시장의 AI: 주요 통찰력
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기준 연도 |
2024 |
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예측 연도 |
2025-2037 |
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연평균 성장률 |
13.9% |
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기준 연도 시장 규모(2024) |
31억 2천만 달러 |
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예측 연도 시장 규모(2037) |
169억 4천만 달러 |
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의료 코딩 세분화의 AI
모드(아웃소싱, 사내)
아웃소싱 부문은 2037년 말까지 63.8% 이상의 의료 코딩 시장 점유율에서 AI를 차지할 것으로 예상됩니다. 아웃소싱 회사에서 근무한 경험과 인증을 갖춘 의료 코더는 최신 규칙 및 지침에 대해 잘 알고 있습니다. 이러한 경험을 통해 더 높은 인쇄 정확도와 규정 준수가 보장되며, 이는 정확한 송장 발행 및 규정 준수에 필수적입니다. 또한 아웃소싱을 통해 인력 수준에 제약을 받지 않고 의료 기관은 수요에 따라 코딩 작업을 신속하게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성은 바쁜 시간이나 환자 규모의 급격한 증가를 처리할 때 특히 유용하므로 세그먼트 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다.
의료 서비스 제공업체는 의료 코딩 서비스 전문 공급업체와 계약을 맺어 초기 재정 투자를 하지 않고도 AI 기반 코딩 이점을 활용할 수 있습니다. 특히 소규모 의료 시설에 저렴한 옵션을 제공합니다. 내부 작업자의 코딩 책임을 덜어주는 것 외에도 아웃소싱 코딩 서비스는 AI 기술을 신속하게 통합하여 코드 정확성, 확장성 및 규정 준수를 보장할 수 있습니다. 이 전략은 의료 코딩 분야의 AI 개발 분야에서 아웃소싱을 바람직한 옵션으로 만듭니다. 의료 조직이 프로세스를 단순화하고 비용을 절감하며 핵심 의료 책임에 집중하는 데 도움이 되기 때문입니다.
최종 사용(의료 서비스 제공업체 및 진단 센터, 보험 회사, 의료 코딩 회사, 정부 기관)
의료 코딩 시장의 AI에서는 의료 서비스 제공자 & 진단 센터 부문은 이러한 기술을 실행하고 그 혜택을 얻는 데 필수적인 역할로 인해 2037년까지 44.9% 이상의 수익 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 진료소, 병원, 의료 센터와 같은 의료 기관은 수익 주기 관리를 향상하고, 코딩 오류를 줄이고, 운영 효율성을 향상시키기를 열망하고 있습니다. 의료 코딩에 AI를 사용하면 정확한 코드 할당을 보장하고 청구 프로세스 속도를 높이며 코딩 프로세스를 단순화할 수 있습니다. 이는 비용을 절약하고 더 많은 수입을 창출할 뿐만 아니라 의료 전문가가 더 나은 환자 치료를 제공하는 데 에너지를 다시 집중할 수 있게 해주기 때문에 업계에서 AI를 채택하는 주요 요인입니다.
의료 코딩 분야 AI 시장에 대한 심층 분석에는 다음 세그먼트가 포함됩니다.
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이 보고서 맞춤 설정의료 코딩 산업의 AI - 지역 개요
북미 시장 분석
북미 산업은 기술 발전과 의료 인프라 개선으로 인해 2037년까지 54.5%의 가장 큰 수익 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 지역 국가의 의료 코딩 시장 확장에서 AI의 주요 동인 중 하나는 만성 질환의 유병률 증가입니다. 예를 들어, 미국 암 협회(American Cancer Society)는 2022년 미국에서만 1,918,030건의 새로운 암 사례가 진단될 것으로 예상하므로 효과적인 병원 청구 관행이 필요합니다. 결과적으로 의료 코딩 서비스에 대한 수요가 증가하여 의료 코딩 시장 확장에서 지역 AI가 추진될 것으로 예상됩니다.
미국의 의료 청구 및 코딩 법률이 복잡해짐에 따라 정확성을 높이고 코딩 오류 가능성을 낮출 수 있는 AI 솔루션에 대한 필요성이 높아지고 있습니다. 의료 코딩에 AI를 사용하는 것은 이러한 요구에 의해 주도되고 있습니다. 미국 의료 시스템 역시 비용 절감과 생산성 향상을 우선시합니다. 보다 일반적인 비용 절감 목표에 맞춰 AI 기반 의료 코딩 시스템을 사용하여 워크플로를 최적화하고 관리 요구를 줄이고 오류를 줄이고 있습니다.
아시아 태평양 시장 분석
아시아 태평양 지역의 의료 코딩 시장 AI는 의료 비용 상승, 정부 프로그램, 기술 개발, 의료 인프라 확장, 만성 질환 확산, 아웃소싱 가능성으로 인해 예측 기간 동안 안정적인 CAGR을 경험할 것으로 예상됩니다. APAC는 새로운 의료 시설 개발, 인공 지능과 같은 최첨단 기술 구현, 의료 인프라 강화에 중점을 두는 지역이기 때문에 의료 코딩 시장에서 AI에 강합니다. 이러한 요소는 모두 정확하고 효율적인 의료 코딩 서비스에 대한 수요 증가에 기여했습니다.
중국에는 세계 인구의 상당 부분이 살고 있습니다. 이로 인해 많은 질병의 빈도가 증가함에 따라 효과적인 의료 솔루션이 점점 더 필요해지고 있습니다. 주요 의료 시스템에서 의료 코딩의 인공지능(AI)은 적절한 청구 및 코딩을 보장하고 관리 업무를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
일본 정부는 디지털 건강의 발전과 의료 분야의 AI 기술 활용을 적극적으로 장려하고 있습니다. 의료 코딩 시장의 AI는 의료 코딩에 AI 사용을 장려하기 위해 고안된 자금 조달 및 이니셔티브의 결과로 확장되고 있습니다.
의료 코딩 환경에서 AI를 지배하는 기업
- Nuance Communications, Inc.
- 회사 개요
- 비즈니스 전략
- 주요 제품 제공 사항
- 재무 성과
- 핵심성과지표
- 위험 분석
- 최근 개발
- 지역적 입지
- SWOT 분석
- 300만
- AGS 건강
- Aidéo 기술
- aiHealth
- 아린트라
- 버디 AI
- 클리니언
- 코다매트릭스
- 코르티 본사
AI의 의료 코딩 시장 점유율을 높이기 위해 주요 경쟁업체는 제휴, 합작 투자, 인수 합병 등의 전술을 사용합니다. 주요 기업들은 새로운 상품과 서비스를 출시하여 영향력을 확대하고 있습니다. 예를 들어, 2023년 5월 Henry Ford Health와 Codametrix는 ABP(Autonomous Bedside Pro) 의료 코딩 솔루션을 공동으로 발표했습니다. ABP 시스템의 도움으로 의사는 임상 문서를 실시간으로 기록할 수 있습니다. 그런 다음 AI 알고리즘은 이 데이터를 평가하여 정확하고 규정을 준수하는 코드를 제공합니다. 이러한 창의적인 접근 방식은 작업 흐름을 간소화하고, 수동 코딩의 필요성을 없애고, 코딩 백로그를 최소화하는 동시에 생산성과 코딩 정확도를 높입니다. 의료 코딩 시장의 AI를 선도하는 업체는 다음과 같습니다.
In the News
- 2024년 7월, Exela Technologies, Inc.는 의료용 자율 코딩을 전문으로 하는 최고의 AI 플랫폼인 AIDEO Technologies와 전략적 파트너십을 발표했습니다. 이 파트너십은 모든 곳에서 정확성과 효율성을 향상시켜 의료 청구 산업을 완전히 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다른 AI 기반 이니셔티브를 강화하기 위해 Exela의 전략적 이니셔티브는 모든 제품과 서비스 전반에 걸쳐 생성 AI를 통합합니다.
- 2023년 4월, 3M Health Information Systems와 Amazon Web Services(AWS)는 M Modal 주변 지능 플랫폼을 개선하기 위해 협력했습니다. Amazon Bedrock, Comprehend Medical, Transcribe Medical, 기타 고급 기계 학습 및 생성 AI 서비스를 활용하여 3M은 주변 임상 문서 및 가상 보조 솔루션을 크게 개선하고 확장할 수 있었습니다. 이 파트너십은 환자와 의사의 상호작용을 개선하는 것 외에도 의료 전문가의 관리 업무 부담을 줄였습니다.
저자 크레딧: Radhika Pawar
- Report ID: 6493
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
