KMCRIC

인공지능으로 건강보험에 도움을 줄 수 있을까?

Can AI make your health insurance better?

기기학습을 활용해 사용자에 대한 기본적인 정보와 의료기록 등에 대한 정보를 취합하여 건강보험 사업자가 보다 나은 서비스를 제공하게 될 수 있을 것으로 기대되어지고 있어 관련 내용을 살펴보기로 한다.

헬스케어와 인공지능은 현재 가장 뜨거운 감자라 불릴 만큼 언론에서 자주 보도되고 있는 항목이라 볼 수 있겠다. 미국 상원에서는 오바마케어라 불리우는 저렴한 의료법안의 폐지를 위한 초안을 발표하여 일부 미국인들에게 보험적용이 어려워질 것이라는 공포심을 남기기도 하였으며, 기기학습과 인공지능이라는 문구를 통해 사용자들에게 깊은 인상을 남기고 있는 시점이라 볼 수 있겠다.

만일 헬스케어와 기기학습이 결합하여 보다 효율적인 서비스를 제고앟고자 시도하려는 방안이 있다면 과연, 이러한 방법론을 통해 비용절감과 치료수준의 향상을 기대할 수 있을까? 고객서비스 관련 고객과의 통화시간을 줄이고 측정수준을 넘어 고객 지원을 최적화하는데 과연 도움이 될 수 있을까에 대한 의구심이 제기되고 있다 하겠다.

Accolade社를 그 예로 살펴보면, 이들의 지식정보엔진이라 불리우는 Maya Intelligence Engine은 기기학습과 인공지능을 사용해 사용자에게 맞춤형 건강관리 경험을 제공하고 있는 것으로 나타났다. 동사의 최고제품관리자인 Mike Hilton씨는 기존의 질병관리 서비스들이 심각한 질병수준에 머물러 있는 약 5퍼센트의 고객군을 대상으로 서비스가 제공되고 있는 것과 비교해 건강한 상태를 유지하고 있는 고객들 전체가 언제나 이용가능한 서비스로 제공되고 있다고 한다.

특히 기기학습을 통해 건강보험에 가입한 고객들이 자신들의 보험적용범위에 대해 만족하고 예방적인 혜택을 활용하게 됨으로서 보험사에도 이익이 될 수 있을 것으로 보이며, 사용자 스스로가 자신을 적극적으로 보살피는데 활용할 수 있을 뿐 아니라 헬스케어 서비스에 대한 신뢰를 구축하는데도 도움을 줄 수 있을 것으로 예상되고 있다 하겠다.

보험사와 사용자 모두에게 발빠른 참여를 통해 각각의 효과를 제공해줄 수 있는 사전적 예방관리가 이러한 기기학습을 기반으로 만들어진 인공지능형 건강관리 서비스를 통해 비용절감의 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대되고 있으며, 기기학습을 통해 보다 높은 신뢰성을 가지고 통계적으로 질병 발병요인들을 확인할 수 있는 채널이 마련될 수 있을 것으로 기대되어지고 있는 상황이다.

관련기관: Accolade

과학기술분류: 보건의료

본문키워드(한글): 건강보험, 인공지능, 기기학습, 지식정보엔진

본문키워드(영문): health insurance, artificial intelligence, machine learning, knowledge based engine

국가: 미국

원문출판일: 2017-06-23

출처: http://www.zdnet.com/article/can-ai-make-your-health-insurance-better/