복잡한 의료 시스템에서 AI는 환자에게 힘을 실어주고 있습니다.
뉴욕에 기반을 둔 마케팅 컨설턴트인 Matt Rosenberg는 Claude 에게 19만 5천 달러짜리 병원비 청구서를 분석해 달라고 요청했습니다.
Claude 는 그가 복잡한 청구 코드를 이해하고 청구액을 메디케어 가격과 비교하는 데 도움을 주었습니다.
그는 병원과 16만 3천 달러의 할인을 협상했고, 인공지능이 환자의 권한을 변화시키고 있다고 말합니다.
병원비 청구서는 화장 후 한 달 뒤에 도착했습니다. 심장내과, 약국, 의료용품 등 모호한 설명이 여덟 줄로 나열되어 있었고, 각 항목마다 금액이 적혀 있었는데, 많은 항목이 수만 달러에 달했습니다. 이는 미국 의료 시스템이 슬픔을 무심하게 항목별로 나열하는 방식이었습니다.
제 62세 처남은 2025년 6월, 5km 달리기를 마친 후 심각한 심장마비를 일으켰습니다. 평소에는 그저 가벼운 운동에 불과했던 그에게 5km 달리기는 생명을 앗아가는 심장마비의 원인이 되었습니다.
숨쉬기가 힘들다고 아내에게 말한 그는 응급실로 이송된 후 캘리포니아주 벤투라에 있는 커뮤니티 메모리얼 병원 응급실로 옮겨졌습니다.
6주 후, 병원에서 그를 살리려고 4시간 동안 애썼지만 결국 실패로 끝난 노력에 대한 청구서가 도착했습니다. 금액은 195,628달러였습니다.
시누이는 처음에는 그냥 지불하려고 했습니다. 생명 보험금으로 충분히 충당될 거라고 생각했죠. 하지만 저는 기다리라고, 모든 서류를 이메일로 보내주고 상황을 완전히 이해할 때까지 아무것도 서명하지 말라고 했습니다. 미국 의료 시스템은 슬픔에 잠긴 사람들이 성급한 결정을 내릴 거라고 가정합니다. 하지만 우리는 그런 사람이 될 수 없었습니다.
제 처남은 상황 때문에 보험에 가입하지 못한 게 아니라, 계산 착오 때문에 보험이 없었던 겁니다. 더 저렴한 보험을 알아보는 동안 기존 보험을 갱신하지 않았던 거죠. 아침 식사 전에 16km씩 자전거를 타는 사람이라면 건강 보험 갱신이 시급하지 않게 느껴질 수 있습니다. 결국 심장마비는 새 보험에 가입하기 전에 일어났습니다.
우선, 새로운 언어를 배워야 했습니다.
의료비 청구의 첫 번째 교훈은 병원들이 알아듣기 힘든 용어를 사용한다는 것입니다. 처음 받은 청구서는 너무 모호했습니다. 시술보다는 범주로만 구성되어 있었죠.
상세 내역을 요청했더니, 병원 회계 시스템에만 존재하는 불투명한 내부 코드 목록과 가격만 적혀 있었습니다. 마치 내부 농담처럼 말이죠.
전직 광고대행사 직원으로서 협상 훈련을 받은 저는, 우선 협상의 범위를 정하는 것부터 시작했습니다. 19만 5천 달러라는 금액에 대한 합리적인 대응책을 마련해야 했습니다.
제 전략은 동일한 서비스에 대해 보험사가 얼마를 지불했을지 알아내는 것이었습니다. 메디케어는 미국 최대의 의료비 지불 기관이므로, 거기서부터 시작하기로 했습니다.
두 번의 전화 요청 끝에 병원은 UB-04 양식을 보내왔습니다. 메디케어나 블루 크로스에 제출하는 것과 동일한 코드화된 문서였습니다. 저는 간단해 보이는 작업을 준비했습니다. 각 코드에 대한 메디케어 지불액을 찾아보고, 스프레드시트를 만들고, 무보험자가 보험 가입자보다 더 많은 비용을 지불해서는 안 된다는 급진적인 주장을 바탕으로 협상 전략을 세우는 것이었습니다.
일일이 구글 검색하기엔 너무 귀찮아서…
코드가 너무 많았어요. 그래서 지름길로 제가 평소에 연구하거나 AI가 우리 삶에 좋든 나쁘든 어떻게 영향을 미치는지 이해할 때 사용하는 AI 비서, Anthropic's 의 Claude에게 도움을 요청했습니다.
"이 CPT 코드들을 스프레드시트에 넣고 메디케어에서 각 코드에 대해 얼마를 지불하는지 조사해 줘."라고 입력했습니다. "추가 조사가 필요한 항목은 표시해 줘."
Claude는 질문을 던졌습니다. 어떤 보험 유형인가요? 어느 지역인가요? 몇 년도인가요? 저는 메디케어 수가가 그냥 메디케어 수가인 줄 알았습니다. 두 번째 교훈이네요.
가격이 적절하지 않았어요.
몇 분 만에 Claude 는 스프레드시트를 만들어냈지만, 제가 예상했던 금액 대신 많은 코드에 0이 표시되어 있었습니다. 해당 코드의 메모 열에는 "92941RC, C-APC 종합 지불 참조"라고 적혀 있었습니다.
코드 92941RC는 30,767달러짜리 심장 시술을 나타내는 코드였습니다.
Claude에게 설명을 부탁했습니다.
Claude는 세무 변호사처럼 단호하고 정확하게 대답했습니다. "메디케어는 복잡한 시술에 대해 개별적으로 비용을 지불하지 않습니다. 의사가 심장 스텐트를 삽입하면 메디케어는 시술, 카테터, 유도선, 조영제 등 모든 것을 포함하는 일괄 지급 방식을 사용합니다. 이를 '종합 외래 진료비 분류(Comprehensive Ambulatory Payment Classification)'라고 하는데, 제가 보고 있던 것과 같은 과도한 청구서를 방지하기 위해 고안된 것입니다."
병원 측은 시술 비용을 세분화했습니다. 주요 시술 비용으로 30,767달러를 청구한 후, 카테터(약 20,000달러), 유도선(3,565달러), 의료용품(77,400달러)에 대한 별도의 항목을 추가하여 총 10만 달러가 넘는 금액을 청구했습니다. 이 항목들은 메디케어에서 이미 포함된 항목이므로 메디케어에서 전혀 지불하지 않았을 것입니다. (마치 구매 시 추가 비용을 받는 격이었죠!) 마치 피자 가게에서 피자 가격을 받고 나서 도우, 소스, 페퍼로니 하나하나에 대해 따로 요금을 청구하는 것과 같았습니다.
Claude 는 시누이가 받은 청구서가 메디케어에서 받았을 금액과 다른 점을 더 발견했습니다. 병원 측은 입원 환자만 받을 수 있는 시술인 심장 우회술 비용을 청구했습니다. 아침에 심장 우회술을 받고 당일 퇴원하는 경우는 없잖아요. 하지만 제 처남은 심장 우회술을 받지도 않았습니다. 응급실이나 수술실조차 통과하지 못했죠. 게다가 인공호흡기 관리 비용까지 청구했는데, 메디케어는 다른 중환자 치료 코드가 있는 경우 인공호흡기 관리 비용을 청구하는 것을 금지하고 있습니다.
한 시간 동안 세부 사항에 대해 의견을 주고받은 끝에 Claude 는 메디케어가 195,628달러 대신 약 28,675달러를 지불했을 것이라고 계산했습니다.
Claude의 분석 결과를 확인해야 한다는 걸 알고 있었기에 다시 AI를 활용했습니다.
병원에 우리의 입장을 설명하기 전에 Claude 의 분석을 검증해야 했습니다. 대규모 언어 모델은 오류를 범하는 것으로 악명이 높습니다. 저는 모델이 저를 만족시킬 만한 답을 내놓기 위해 없는 이야기를 지어내는 것을 본 적이 있습니다. 그 정보를 액면 그대로 받아들일 수는 없었습니다.
그래서 저는 Claude 의 작업물을 ChatGPT에 입력했습니다. "정확도를 확인해 주세요. 모든 세부 사항을 검토하고 오류를 표시해 주세요."
제 생각은 이랬습니다. 모든 AI가 환각을 경험할 수는 있지만, 서로 경쟁하는 두 시스템이 똑같은 착각에 빠질 가능성은 낮아 보였습니다. 그리고 ChatGPT에게 검증할 사실을 제공하는 것이, 제가 만족할 만한 결과가 이미 나와 있는 똑같은 작업을 반복하게 하는 것보다 아첨하는 패턴 매칭에 덜 취약할 것이라고 생각했습니다.
ChatGPT에서 분석 결과를 확인해 주었습니다. 그 후 저는 구글에서 20분 정도 시간을 내어 메디케어의 진료비 묶음 및 입원 비용 관련 규정을 찾아봤습니다. 모든 정보가 있었지만, 읽기가 꽤 어려웠습니다. Claude 의 도움이 없었다면 무엇을 찾아야 할지 몰랐을 겁니다.
그다음은 협상할 시간이었다.
나는 청구서가 메디케어 청구 규정을 위반한 모든 사항, 즉 부적절한 서비스 분할 청구, 상호 배타적인 서비스 청구, 외래 환자 청구에 대한 입원 환자 시술 청구 등을 자세히 기술한 6페이지 분량의 편지를 작성했다. 우리는 잔액을 0으로 하는 조건으로 28,675달러를 즉시 지불하겠다고 제안했다.
일주일 안에 병원 측은 초기 청구 금액에 대한 변명도 없이 36,356달러를 요구하며 반박했습니다. 우리는 그 차액을 약 32,500달러로 합의했습니다. 세 번의 이메일 교환과 클로드가 초안 작성을 도와준 합의서 작성으로 모든 것이 마무리되었습니다. (참고로 저는 예전에 광고 대행사에서 신규 사업 담당자로 일하면서 변호사와 계약서를 많이 다뤄봤고, 그 용어에 능숙합니다. AI를 변호사로 고용하는 것은 추천하지 않습니다.)
저는 의료 서비스에 대해 잘 아는 소비자가 되는 법을 배웠습니다.
Claude 와 ChatGPT와의 협업은 단순히 16만 3천 달러를 절약해 준 것 이상의 의미를 가졌습니다. 환자들이 청구된 금액을 이해하지 못할 것이라는 가정하에 구축된 미국 의료비 청구 시스템의 복잡한 구조를 드러냈습니다.
병원들은 '진료비 목록'이라는 허구의 가격을 유지합니다. 이 가격은 공항 샌드위치 가격만큼이나 현실과 동떨어진 수치입니다. 어떤 보험사도 이 가격으로 진료비를 지불하지 않습니다. 이 목록은 주로 보험사들이 협상을 통해 얻은 막대한 할인 혜택을 주장하고, 병원들이 자선 단체로 등록하여 세금 면제 혜택을 유지하기 위한 수단으로 존재합니다. 이 게임에서 유일하게 예외인 사람들은 보험에 가입하지 않은 사람들입니다. 그들은 허구의 청구서를 마치 진짜인 것처럼 받게 됩니다. 클로드는 제가 "그게 아니야"라고 말하는 것을 도와주었습니다.
이 불투명함은 완전히 이해할 수 없는 것은 아닙니다. 단지 이해하기가 매우 번거로울 뿐입니다. 관련 규정은 연방 관보에 게시되어 있어, 해독하려는 의지만 있다면 누구든 열람할 수 있습니다. 이 시스템은 사람들이 이를 이해할 시간, 에너지, 또는 지식이 부족하다는 점을 이용합니다.
병원과 환자 사이의 권력 격차는 언제나 엄청났습니다.
병원에는 수많은 청구 전문가, 코딩 전문가, 변호사가 있는 반면, 환자들은 슬픔, 두려움, 혼란에 휩싸여 있습니다.
AI는 이러한 균형을 변화시킵니다. AI가 완벽해서가 아니라(절대 그렇지 않습니다), 지루하고 힘든 작업을 훨씬 수월하게 만들어주기 때문입니다. 며칠씩 걸리던 규제 조사 작업이 이제는 몇 시간의 대화, 협업, 브레인스토밍으로 해결되었습니다. 제가 질문을 하거나 오류를 발견하면 Claude가 알려주거나 수정해 주었습니다. 우리의 강점과 약점을 결합하여 성공적인 전략을 만들어냈습니다.
모든 사람이 그런 경험을 가진 것은 아니지만, 이러한 도구들이 보편화됨에 따라 사용법을 모르는 사람이라도 아는 사람을 통해 도움을 받을 수 있을 것입니다.
제 시누이는 모든 비용을 지불할 수도 있었습니다. 그녀는 소송을 제기하는 것이 불가능하다고 느껴 비용을 지불하거나, 소송을 제기할 수 있다는 사실조차 몰라 파산하는 수많은 미국인 중 한 명이 되었을 것입니다. 하지만 그녀에게는 도움을 요청할 사람이 있었고, 그 사람에게는 Claude가 있었습니다. Claude는 병원들이 환자들이 읽기를 두려워할 것이라고 생각하는 규정들을 분석해 줄 수 있는 사람이었습니다.
내 처남을 치료했던 병원만 유독 비윤리적인 것은 아닙니다. 그들은 스스로 만든 함정에 빠진 거죠. 하지만 이제야 비로소 그 함정의 지도가 드러났고, 그 지도를 드디어 읽을 수 있게 되었습니다
Matt Rosenberg is a marketing consultant for technology, travel, entertainment, and advertising companies. A former television writer, he lives in Dobbs Ferry, NY.
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