Our Products

에어오피 AI Solutions

청구누락탐지·삭감위험예측·과거수익발굴 — AI가 병원의 숨겨진 수익을 찾아냅니다.

Problem & Solution

청구 손실의 원인, AI로 완전히 차단합니다

병원이 놓치고 있는 것들

  • 수작업 청구로 인한 반복적 누락·오기재
  • 심사 기준 변경을 따라가지 못해 발생하는 삭감
  • 복잡한 수가 체계로 인한 저(低)청구 관행
  • 과거 청구 데이터 분석 없이 반복되는 손실
  • 이의신청 타이밍·근거 부족으로 인한 수익 포기

Jarvis 에어오피 AI의 해답

  • 진료 기록 자동 대조로 청구누락 실시간 탐지
  • 청구 전 삭감 위험 스코어링으로 사전 차단
  • 3~5년 과거 데이터 소급 분석으로 미청구 수익 발굴
  • 이의신청 성공률 예측 및 근거 자동 생성
  • 부서별·항목별 청구 손실 패턴 대시보드 제공
How It Works

AIrop AI 분석 워크플로우

EMR 연동부터 수익 회수까지, 자동화된 4단계 청구 최적화 프로세스

1

EMR 데이터 연동

진료 기록, 처방, 수술 내역 등 EMR 데이터를 자동으로 수집합니다.

2

AI 누락·위험 탐지

청구 항목 대조 및 심사 기준 분석으로 누락·삭감 위험을 실시간 감지합니다.

3

수익 발굴 리포트

누락·과소청구 금액을 정량화하고 우선순위별 청구 액션 리스트를 제공합니다.

4

청구 및 이의신청

담당자가 AI 근거 자료를 바탕으로 청구를 보완하고 이의신청을 처리합니다.

누락탐지 AI

청구누락탐지

진료 기록과 청구 내역을 AI가 자동으로 대조하여, 청구되지 않은 처치·검사·약제 항목을 실시간으로 탐지합니다. 담당자가 미처 인식하지 못한 누락을 빠짐없이 잡아내 청구 완결성을 높입니다.

  • EMR 진료 기록 vs 청구 코드 자동 교차 대조
  • 처치·검사·약제 항목별 누락 실시간 알림
  • 누락 추정 금액 산출 및 우선순위 정렬
  • 부서별·진료과별 누락 패턴 분석 리포트
청구누락 자동 탐지 시각화
삭감예측 AI

삭감위험예측

심사평가원의 심사 기준 및 과거 삭감 패턴을 학습한 AI가 청구 제출 전 항목별 삭감 가능성을 예측합니다. 사전 보완을 통해 삭감을 차단하고, 불가피한 경우 이의신청 성공률을 극대화합니다.

  • 청구 항목별 삭감 확률 실시간 스코어링
  • 심사 기준 DB 기반 적정성 자동 검토
  • 고위험 항목 보완 가이드 및 근거 자료 제공
  • 이의신청 성공률 예측 및 자동 초안 생성
삭감 위험 스코어링 대시보드
수익발굴 AI

과거수익발굴

과거 3~5년간의 청구 데이터를 AI가 소급 분석하여 미청구·과소청구된 수익을 정량화합니다. 추가 청구가 가능한 항목을 우선순위별로 제시하고, 회수 가능한 수익을 극대화합니다.

  • 3~5년 과거 청구 데이터 전수 소급 분석
  • 미청구·과소청구 항목 금액 정량화
  • ROI 기반 추가 청구 우선순위 리스트 제공
  • 수익 회수 시뮬레이션 및 개선 로드맵 제시
과거 수익 소급 분석 리포트
Performance

Jarvis - 에어오피 AI 핵심 성과 지표

실제 도입 병원 데이터를 기반으로 검증된 수익 개선 성과입니다.

98.2%
청구누락 탐지 정확도
63%↓
삭감률 감소 (도입 전 대비)
평균 4.7억
병원당 과거 수익 발굴 금액