진료는 수행되었지만 청구되지 않은 의약품, 과소 청구된 수가, 삭감 위험 항목까지. Jarvis AI가 자동으로 탐지하고, 합법적으로 회수합니다.
"진료 데이터는 있는데, 돈으로 연결되지 않는다"
대한민국 병원의 구조적 수익 누수 문제입니다실제 진료는 수행되었으나 의약품, 재료, 처치 수가가 청구되지 않아 매달 수백~수천만 원의 수익이 사라지고 있습니다.
복잡한 급여 기준이 두려워 정당한 청구까지 포기하는 '방어적 청구'로 인해 받을 수 있는 진료비를 스스로 줄이고 있습니다.
청구 심사 전문 인력은 부족하고, 복잡한 고시는 수시로 변경됩니다. 담당자 한 명에게 의존하는 구조는 병원 수익의 구조적 리스크입니다.
EMR 데이터 연동부터 수익 회수까지, 3단계 자동화 워크플로우
EMR의 의무기록, 투약 로그, 처치 데이터를 Medical NLP로 자동 분석하여 청구 누락과 과소 청구 항목을 탐지합니다.
Medical NLP + Rule Engine과거 반려/삭감 데이터를 학습한 AI 모델이 삭감 위험도를 사전 예측하고, 최적의 청구 전략을 제안합니다.
지도학습 AI ModelAI가 탐지한 항목을 관리자가 최종 검토/승인합니다. 승인된 항목은 자동으로 청구에 반영되어 합법적 수익을 회수합니다.
Human-in-the-loop청구 누락 탐지, 삭감 위험 예측, 과거 수익 발굴까지 원스톱으로 해결합니다.
EMR 텍스트와 실투약/처치 로그를 실시간으로 분석하여, 청구되지 않은 항목을 자동으로 찾아냅니다.
과거 반려/삭감 데이터를 학습한 AI가 청구 전 삭감 가능성을 예측하고, 안전한 청구 전략을 제안합니다.
최대 3년치 과거 데이터를 전수 분석하여, 이미 놓친 수익을 소급 청구로 합법적으로 회수합니다.
Jarvis는 B2B SaaS 구독 모델과 성과 기반 수수료를 병행합니다. 실제 회수된 금액에 기반한 과금이므로, 도입 리스크가 없습니다.
무료 수익 진단을 통해 놓치고 있는 청구 누락 금액을 확인하세요. 부담 없이 시작할 수 있습니다.