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title: "미국, CMS, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술 활용한 심사 도입"
collection: medical-policy-forum
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year: 2026
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category: "해외의료정책 동향"
authors: ["심사도입"]
topics: ["ai-and-data"]
pdf_pages: 60-61
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# 미국, CMS, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술 활용한 심사 도입

> [!CAUTION] 기계 추출 파일럿입니다. 표·그림·문서 경계를 원본 PDF와 대조해야 합니다.
> 원문의 필자 개인 견해 고지가 있는 경우 기관의 공식 견해로 해석하지 않습니다.

## 출처

- 발간물: 계간의료정책포럼 제24권 1호
- PDF 물리 페이지: 60-61
- 원본 파일: `[KMA+RIHP]+계간의료정책포럼_24권+1호_내지.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=publication_forum&wr_id=99](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=publication_forum&wr_id=99)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=publication_forum&wr_id=99&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=publication_forum&wr_id=99&no=1)

## 정규화 본문

<a id="page-60"></a>

### PDF p.60

해외의료정책 동향
【미국】
CMS, 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기술 활용한
심사 도입
WISeR Model은 미국의 Centers for Medicare 고 효율적인 심사 환경을 마련하는 데 있다. 하지만
& Medicaid Services(CMS)가 전통적인 Medicare CMS는 AI나 기술 시스템이 최종 의료결정권을 갖
(Original Medicare) 프로그램에서 발생하는 부 는 것이 아님을 분명히 하고 있다. 모델 참여 기업들
적절한 의료서비스 이용을 줄이고자 도입한 6년간 이 AI 기반 도구를 통해 초기 분석을 수행하더라도,
의 시범사업으로, 2026년 1월부터 2031년 12월까 실제 사전 승인 거부 또는 승인과 같은 최종 판정은
지 운영될 예정이다. 이 모델의 공식 명칭은 반드시 면허를 가진 임상 전문가가 실시해야 한다
Wasteful and Inappropriate Service Reduction 는 점을 명시하고 있다. 이는 AI의 잠재적 오판 또는
Model이며, CMS Innovation Center를 통해 특 적절치 않은 처리를 방지하고 환자 안전을 보장하
정 항목에 대해 사전 승인(prior authorization) 기 위한 구조로 이해된다. 또한 WISeR에서 다루는
및 선지급 전 의료심사(pre-payment review)를 서비스 목록은 응급 서비스, 입원 환자 전용 서비스
도입하는 구조로 설계되었다. 이 프로그램에서 등 지연이 위험한 경우는 포함되지 않으며,
CMS는 고비용이거나 사기･남용(Fraud, Waste, Medicare 보장 기준 자체나 환자의 선택권을 변경
and Abuse)의 위험이 높은 서비스들에 기술 기반 하지는 않는다.
심사를 적용하여 불필요한 의료비 지출을 절감하고 WISeR Model은 고비용, 저임상 가치 서비스 및
자 한다고 밝히고 있다. 사기･남용 가능성이 높은 서비스들을 대상으로
CMS가 공개한 공식 설명에 따르면 WISeR prior authorization을 요구하는데, CMS는 이를
Model은 의료서비스 제공 요청에 대해 AI(인공지 통해 불필요한 치료 제공을 줄이고 비용을 절감하
능) 및 머신러닝(ML) 같은 첨단 기술을 활용해 며, 낭비적 의료행위로부터 수혜자를 보호할 수 있
prior authorization 및 pre-payment review 다고 설명하고 있다. 예를 들어 피부 및 조직 대체제
과정을 향상･가속화하는 것을 목표로 한다. AI 기반 나 특정 신경 자극기 삽입술, 무릎 관절경 수술 등은
도구는 의무기록과 청구 데이터를 분석해 해당 치 모델 대상 서비스로 분류되어 prior authorization
료나 서비스가 Medicare의 보장 기준에 부합하는 또는 pre-payment review가 적용될 수 있다. 이
지 여부를 초기 단계에서 평가하는 데 도움을 준다. 러한 검토 과정에서 AI 분석은 초기 분류 및 우선순
이러한 기술 도입의 취지는 데이터 처리 속도와 일 위 판단에 활용되며, 이어서 임상 검토자가 최종 결
관성을 높여 제공자와 환자 모두에게 보다 신속하 정을 내리게 된다.
60 의료정책포럼

<a id="page-61"></a>

### PDF p.61

해외의료정책 동향
WISeR Model이 AI 기반 심사 도구를 도입함으 최종 판단과 표준적인 항소(appeal) 절차를 통해
로써 기대되는 주요 효과로는 심사 처리의 일관성 이러한 문제를 완화하려는 방침을 유지하고 있다.
과 속도 향상, 불필요한 서비스 제공 감소, Medicare WISeR Model은 뉴저지, 오하이오, 오클라호마,
재정의 효율적 운영 등이 있다. CMS는 이를 통해 텍사스, 애리조나, 워싱턴 등 6개 주에서 초기 단계
Medicare 수혜자가 적시에 필요한 치료를 받을 수 로 시행되고 있으며, CMS는 이후 성과를 평가해 향
있도록 보장하면서도 낭비적 사용을 줄이는 방향으 후 확장 가능성을 검토할 예정이다.
로 시스템을 개선하려 한다고 밝히고 있다. 다만 의
료계에서는 prior authorization 과정이 치료 접 (출처: 미국 CMS 홈페이지, 2025.12.22.)
근성 지연 또는 행정적 부담 증가로 이어질 수 있다 https://www.cms.gov/priorities/innovation/innovation-
models/wiser
는 우려가 제기되고 있으며, CMS는 인간 임상자의
2026년 Vol.24 No.1 61
