Medical Coding

✅ Medical Coding(메디컬 코딩)이란?

📍개념

의료 업계에서 매우 중요한 작업으로, 환자의 진료 기록, 진단, 치료 절차 등을 특정한 코드로 변환하는 과정입니다. 이 과정에서 주로 사용되는 코드 체계는 MedDRA, ICD (International Classification of Diseases, 국제질병분류)와 CPT (Current Procedural Terminology, 최신처치용어), 그리고 HCPCS (Healthcare Common Procedure Coding System, 건강보험 공통 절차 코딩 시스템) 등이 있습니다.

📍주요 목적

• 보험 청구: 의료 제공자가 보험사에 청구를 할 때, 진료나 처치 내용이 정확하게 전달되도록 표준화된 코드로 변환하는 것이 필요합니다. 이를 통해 보험사는 어떤 진료가 제공되었는지, 그리고 어떤 절차가 수행되었는지를 이해할 수 있습니다.
• 통계 및 연구: 질병, 치료 결과, 의료 서비스 제공의 효율성 등을 분석하기 위해 메디컬 코딩이 사용됩니다. 이 코드를 통해 연구자들은 특정 질병의 발생률, 치료 결과 등을 체계적으로 연구할 수 있습니다.
• 법적 준수: 의료 기록은 법적 문서로 간주되며, 정확한 메디컬 코딩은 법적 준수 및 의료 기록의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.

📍고려사항

• 데이터 정확성: 원 데이터의 정확성을 확보한 후 코딩 작업을 수행해야 합니다.
• 일관성: 동일한 용어에 대해 일관된 코딩이 이루어지도록 주의해야 합니다.
• 업데이트: MedDRA와 WHO Drug Dictionary, ICD, CPT 등은 정기적으로 업데이트되므로, 최신 버전을 사용해야 합니다.
• 교육: 코딩 담당자는 각 용어집에 대한 충분한 이해와 교육을 받아야 합니다.
• 검토 및 검증: 코딩 완료 후 상위 전문가에 의해 검토 및 검증 과정을 거쳐야 합니다.

 

✅ 실제 기업 사례

📍Cerner Corporation

• 활용 기술: Cerner는 의료 IT 솔루션을 제공하는 기업으로, NLP와 머신러닝을 활용하여 임상 기록에서 자동으로 메디컬 코딩을 수행하는 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 환자의 전자 건강 기록(EHR)에서 질병 및 절차와 관련된 정보를 추출하고, 이를 자동으로 표준화된 코드로 변환합니다.
• 응용 분야: 이 기술은 특히 대규모 병원 시스템에서 의료 기록의 정확한 코딩을 보장하고, 보험 청구 프로세스를 간소화하는 데 사용됩니다.

📍3M Health Information Systems (3M HIS)

• 활용 기술: 3M은 고급 AI 기술을 활용하여 임상 문서의 코딩을 자동화하고, 데이터의 정확성과 일관성을 높이는 솔루션을 제공합니다. 3M의 솔루션은 머신러닝과 NLP를 사용하여 복잡한 의료 문서를 분석하고, 이를 적절한 ICD, CPT 코드로 변환합니다.
• 응용 분야: 이 기술은 병원 및 건강 관리 시스템에서 광범위하게 사용되며, 의료 서비스의 효율성을 극대화하고, 인적 오류를 줄이는 데 기여합니다.

📍JNPMEDI의 Maven Coder

• 활용 기술: JNPMEDI의 Maven Coder는 AWS의 생성형 AI 기술을 활용하여 개발된 메디컬 코딩 솔루션입니다. 이 솔루션은 임상시험 데이터, 특히 구어체로 기록된 증상과 의학적 관찰을 표준화된 의학 용어로 자동 변환해 줍니다.
• 글로벌 표준 의학 코딩 용어(MedDRA, ATC, WHODD 등)로의 손쉬운 변환을 공합니다.
• Maven CDMS에 내장된 코딩 도구로 medical coding data를 단일 시스템에 유지합니다.
• 자연학습 기반의 의료코딩 알고리즘 AI로 코딩 정확도를 향상시킵니다.

 

✅ 사용 데이터 및 기술

📍데이터

• 환자 기록(Patient Records)
  • 진단 정보: 환자가 받은 진단과 관련된 정보
  • 치료 및 처치 정보: 환자가 받은 치료, 수술, 절차 등의 정보
  • 병력: 환자의 과거 병력, 가족 병력 등의 정보
  • 약물 정보: 환자가 복용 중인 약물 및 투여 방법
• 임상시험 데이터(Clinical Trial Data)
  • Adverse Events (AEs): 임상시험 중 발생한 부작용이나 이상 반응
  • Concomitant Medication: 임상시험 중 동시에 복용 중인 다른 약물
  • 의학적 관찰 및 결과: 임상시험 중 관찰된 증상, 실험 결과 등
• 코딩 데이터
  • ICD 코드: 질병과 관련된 진단 코드를 포함
  • CPT 코드: 의료 절차와 관련된 코드를 포함
  • MedDRA (Medical Dictionary for Regulatory Activities): 임상시험과 관련된 용어들을 표준화하는 데 사용

📍관련 기술

• 자연어 처리(NLP)
  • 텍스트 추출 및 정규화: 의료 기록에서 관련 정보를 추출하고, 이를 표준화된 용어로 변환
  • 용어 매핑: 비구조화된 텍스트 데이터를 MedDRA, ICD, CPT 코드와 같은 표준 코드에 매핑
  • 감정 분석 및 키워드 추출: 텍스트에서 감정 및 주요 키워드를 추출하여 임상적 의미를 해석
• 머신러닝/딥러닝
  • 모델 학습: 대규모 의료 데이터를 기반으로 질병, 치료 등의 코드를 자동으로 추천할 수 있는 모델 학습
  • 정보 검색: 임상 기록에서 특정 질환이나 치료 방법을 찾는 검색 알고리즘
  • 의미론적 이해: 의료 텍스트의 맥락을 이해하고 적절한 코드를 선택하는 알고리즘
• Rule-based system
  • 규칙 엔진: 특정 조건이나 규칙에 따라 코딩 결정을 내리는 시스템. 예를 들어, 특정 진단명이 나오면 자동으로 해당 ICD 코드로 매핑