건강 계획에 관해서, 보험사와 관리자는 빠른 변화의 시대에 직면해 있으며 많은 이들이 그에 보조를 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다. 의료 환경을 재구성하고 있는 요인들 중 결과 기반 지불 모델이 중심 무대에 서 있으며, 디지털 우선 비즈니스 모델을 가진 스타트업, 변화하는 규제의 역풍, 그리고 환자 경험에 대한 급격히 상승하는 기준과 함께합니다.
전반적으로, 의료 지출 비용은 2032년까지 7조 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 지불자와 제공자가 건강 서비스를 관리하고 제공하는 방식에 상당한 영향을 미칠 것입니다.
의료 리더들이 직면한 우려 사항은 항상 특별히 독특한 것은 아니지만, 그렇다고 해서 이를 해결하는 것이 쉽다는 의미는 아닙니다. 인재 유출 문제, 기술 스택의 진화에 대한 어려움, 그리고 항상 존재하는 예산 관련 우려는 지속적으로 존재하며, 스마트한 리더들은 향후 10년 동안 패러다임이 어떻게 변화할지를 예측하려고 노력하고 있습니다.
압박을 받는 의료 계획: 핵심 운영 과제
지난 몇 년 동안 의료 환경은 역사상 가장 큰 인수합병 중 일부로 인해 변화하고 있습니다. 성장 가능성을 제한하는 규제의 미로와 결합되어, 보험사들은 이전에는 미지의 운영 도전 과제를 이해하고 대응해야 하는 상황에 직면하고 있습니다.
단편화되고 잘 정리되지 않은 데이터는 누적적으로 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 정보가 여러 시스템에 분리되어 저장될 경우, 접근하고 공유하기 어려워집니다. 결과적으로, 이는 부정확한 환자 데이터, 제한된 임상의 관점, 증가된 비용 및 진단 오류로 이어질 수 있습니다.
또한, 데이터 사일로를 유지 관리하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 소모되며, 다른 곳에서 더 잘 사용할 수 있는 자원을 소모하게 됩니다. 건강 계획의 결과를 개선하고 운영 비용을 줄이기 위해서는 데이터 사일로를 해체하고, 제공자와 보험사 간의 환자 정보 공유를 위한 통합되고 상호 연결된 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다. 의료 계획 제공자에게는 준수 목표가 자주 변화합니다. 연방 및 주 규정은 끊임없이 발전하고 있으며, 보험사들은 이를 항상 파악하고 신속하게 적응해야 합니다. 준수 실패는 재정적 벌금, 명성 손상, 운영 중단 측면에서 비쌀 수 있습니다. 기술 사용의 증가는 새로운 규제 문제도 도입했습니다. 예를 들어, 팬데믹에 의해 촉발된 원격 의료의 증가는 환자 프라이버시 및 제공자 면허와 관련된 새로운 프레임워크를 만들어냈습니다.
의료 산업에서 청구 관리는 복잡한 일입니다. 제공자는 다양한 지불자의 요구 사항 및 문서 작업에 대처하고, 청구 제출의 오류를 수정하며, 거부된 청구를 회수하기 위한 효율적인 항소를 처리해야 합니다. 여기에 사기 청구의 지속적인 위협이 가세하여 예방과 모니터링에 더 많은 주의를 요구합니다.
이 모든 것 외에도, 증가하는 의료 비용과 보험료가 저렴하게 유지되도록 보장하는 것 사이의 조화를 맞추는 것은 도전에 또 다른 층을 더합니다. 많은 경우 핵심은 사기와 제공자 남용을 감소시키면서, 정당한 우려가 있는 이해관계자가 소외되지 않도록 청구 관리 프로세스를 조정하는 데 있습니다.
의료 계획 운영의 디지털 DNA 통합된 디지털 도구와 생태계는 이러한 문제를 완화할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 다양한 시스템과 애플리케이션을 연결함으로써, 이러한 솔루션은 풍부하고 보다 매끄러운 데이터 흐름을 가능하게 하고, 주요 프로세스의 자동화와 운영 비용 절감을 지원합니다.
AI는 데이터 집약적인 작업에서 오류와 불일치를 식별하여 건강 보험 프로세스를 간소화하고 있습니다. 이는 청구 조정 및 사기 탐지와 같은 분야에서 특히 유용하며, 오류를 정확하게 감지하는 것이 보험사의 신뢰성에 매우 중요합니다.
IoT 기술은 건강 계획이 멤버의 건강 데이터를 추적하고 건강한 생활 습관 선택에 보상함으로써 예방 치료를 촉진하고 비용을 줄일 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 데이터에 따르면, 이는 매우 실행 가능한 보험 모델로, 최대 54%의 고객이 저렴한 보험료와 특혜를 위해 자신의 데이터를 공유할 의향이 있다고 합니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 회원 온보딩, 청구 처리 및 백오피스 운영 등 반복 작업을 효과적이고 정확하게 자동화하여 의료 분야의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 인력이 고객 관계 관리 및 복잡한 청구 조정과 같은 부가가치를 창출하는 활동에 더 많은 여유를 두어 회원 만족도 및 전체 조직 성과를 높이는 결과를 가져옵니다.
자연어 처리(NLP)는 청구, 환자 기록, 의료 차트 및 과거 의료 데이터를 포함한 텍스트 기반 데이터를 분석하여 여러 조직 수준에서 의사 결정을 개선합니다. 이 기술은 고객 서비스에서 특히 유용하며, 복잡한 정보를 요약하고 모든 이해관계자의 질문에 신속하게 대응하는 데 도움을 줍니다. 소비자 간 보험사 교체율이 높은 만큼, NLP는 보험 산업에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 실제로, 2024년 조사에 따르면 청구 및 인수 심사를 위해 AI에 대한 투자를 늘릴 계획인 보험사의 75%가 NLP가 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 널리 인정하고 있습니다.
의료 데이터, 즉 의료 기록 및 청구의 디지털화는 접근성을 향상시키고 비용을 줄이며 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 할 수 있습니다. 디지털 도구를 통해 건강 플랫폼을 통합함으로써, 우리는 정보 공유 및 협력을 더욱 빠르고 원활하게 할 수 있으며, 데이터 관련 비용을 제한하고 신선한 통찰력을 신속하게 얻을 수 있습니다.
앞으로 나아갈 길은 디지털 기술로 포장되어 있습니다. 보험 생태계의 모든 이해관계자로부터 요구 사항이 증가함에 따라, 데이터를 신속하게 처리하고, 핵심 프로세스를 자동화하며, 디지털 지원 건강 계획을 빠르게 구축하고 반복하는 능력이 필수적입니다. 지속적으로 성장하기 위해, 건강 계획 제공자는 진화하는 환경에서 강력한 결과를 이끌어낼 수 있는 전략적 기술을 구현할 수 있는 경험이 있는 파트너가 필요합니다.
리더들이 파악해야 할 것은, 과거에는 자금이 풍부한 기관의 특권으로 여겨졌던 고도로 통합된 디지털 도구들이 이제는 모든 의료 계획 제공자, 특히 미국에서의 필수 요소가 되었다는 점입니다.
사진: marchmeena29, Getty Images
John O’Day, Citius Healthcare Consulting의 부사장은 의료 산업에서 25년 이상의 경험을 가지고 있으며, 그 중 많은 시간은 건강 계획 실행자 및 팀과 직접 상담하여 운영 및 공급업체 성과를 평가하고 시스템/공급업체 교체 및 구현 프로젝트에 대한 실행 리더십을 제공하는 데 보냈습니다. John은 측정 가능한 결과를 제공하기 위한 혁신적인 전략적 비전을 가지고 있습니다. 그의 팀은 지불자 조직, 파트너 및 공급업체와 협력하여 끝에서 끝까지 솔루션을 성공적으로 제공했습니다. 그는 건강 계획이 현재 및 미래의 전략적 및 재무 목표를 달성하도록 돕기 위해 제시간에 예산에 맞게 제공하는 실적을 보유하고 있습니다. John은 성공적인 완성을 위해 주요 전략 프로그램 및 프로젝트를 관리하는 데 참여했습니다. 그는 여러 Core, Enrollment, CRM, Care Management 및 Portal 플랫폼에 대한 경험이 있으며, 건강 계획 운영 및 기술에 대한 심층적인 지식을 보유하고 있습니다. 이 게시물은 MedCity Influencers 프로그램을 통해 게재되었습니다. 누구나 MedCity Influencers를 통해 의료 분야의 비즈니스 및 혁신에 대한 관점을 MedCity News에 게시할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요.
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