의료 서비스 규정 준수에서 자동화의 역할

의료 서비스 산업에서 자동화를 사용하면 규정 준수의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 규정 준수는 FDA(미국 식품의약청), CMS(미국 의료보험청), 주, 지방 규제당국 등의 규제 기관들이 정한 요구사항을 충족하는 과정을 가리킵니다. 그러한 규정 준수는 환자의 안전을 보호하고 의료 서비스의 품질을 보장하는 데 중요합니다. 레그테크(Regtech)라고도 부르는 규제 기술의 역할은 무엇일까요?

데이터 관리를 위한 기술

자동화를 이용하면 데이터 수집과 보고 과정을 간소화하여 의료 서비스 분야의 규정 준수를 개선할 수 있습니다. 규정의 요구에 따라 환자 기록물 또는 재무 정보 등의 데이터를 제출하는 경우가 많습니다. 가장 두드러진 예로는 최근에 도입되어 2022년 10월 6일부터 시행에 들어간 정보 차단 규칙이 있습니다. 이 규칙에 따르려면 환자의 전자건강정보에 대한 요청에 적시에 대응해야 합니다. 이를 수작업으로 하면 많은 시간이 걸리고 실수가 빈번히 발생할 수 있습니다. 반면에 자동화 기술을 이용하면 EHR(전자건강기록)을 비롯한 데이터베이스의 데이터를 검색, 관리, 정리하여 데이터 수집과 보고의 정확성과 효율성을 높일 수 있습니다.

데이터 프라이버시 및 보안을 위한 기술

미국의 HIPAA(건강보험 이동성 및 책임에 관한 법률)에 명시된 데이터 프라이버시와 보안 분야에서도 자동화 메커니즘을 개발하여 PHI(보호대상 개인정보) 및 기타 민감한 정보에 대한 액세스를 감시하고 비정상적인 패턴이 발생하면 경보를 생성할 수 있습니다. 사이버 공격과 보안 위협 등으로 인해 의료 서비스 분야에도 위험 요소가 증가하고 있습니다. 또한 의료 서비스 분야 기술은 하이트러스트(HITRUST) 같은 제3자가 인증한 업계 보안 표준을 준수해야 합니다.

규정 준수를 위해

자동화의 또 다른 이점은 잠재적인 규정 준수 이슈를 식별하고 의료 서비스 전문가에게 경고를 보낼 수 있다는 점입니다. 예를 들어 AI 기반 시스템은 데이터를 분석하고 잠재적인 규정 준수 이슈를 유발할 수 있는 행동, 패턴 또는 이상을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 전문가는 잠재적인 이슈와 추세가 문제를 일으키기 전에 그것들을 식별하고 해결할 수 있습니다. 또 새로운 규제 요구사항이 등장하면 정책과 가이드라인을 자동으로 업데이트하여 직원 재교육을 최소화할 수 있습니다.

실수 방지를 위해

자동화는 인적 오류가 발생할 위험을 줄임으로써 규정 준수의 정확성과 일관성을 개선하는 데 도움을 줄 수도 있습니다. 예를 들어 자동화 시스템을 이용하면 의료 서비스 전문가들이 일관되게 작업 절차와 순서를 따르도록 함으로써 규정된 가이드라인에서 벗어날 위험 또는 실수를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 특히 최근 팬데믹에서는 공중보건 절차가 아주 빈번하게 변경되어, 실수로 최신 권고사항을 어길 가능성이 더욱 증가하였습니다.

전략적 인사이트를 위해

조직의 필요에 따라, 분절된 모든 부서에 AI 분석을 자동으로 시행하면 공급망부터 운영과 환자 경험까지 전체 과정에 대한 종합적이고도 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 의료 서비스 조직은 그러한 인사이트를 이용하여 전략적 우선순위를 정하고 계획과 투자를 함으로써 예상할 수 있는 사태에 더욱 기민하게 대처할 수 있습니다.

규정 준수에 있어 자동화는 인간의 감독을 대체하는 것이 아니라는 사실에 주목할 필요가 있습니다. 비록 자동화를 통해 규정 준수의 효율성과 정확성을 개선할 수 있지만, 그래도 의료 서비스 전문가는 법률의 내용과 취지를 준수하기 위해 규정을 가장 적절히 관리하고 전문지식과 판단을 활용하는 방법을 알아야 합니다.