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title: "미국의 계층적 질환군(CMS-HCC) 위험조정 모델 도입의 문제점 분석"
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year: 2026
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authors: ["임선미", "김계현"]
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# 미국의 계층적 질환군(CMS-HCC) 위험조정 모델 도입의 문제점 분석

> [!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: 미국의 계층적 질환군(CMS-HCC) 위험조정 모델 도입의 문제점 분석
- PDF 물리 페이지: 1-8
- 원본 파일: `rihp-issue-briefing-15-cms-hcc.pdf`
- RIHP 게시물: [https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=policy_analysis&wr_id=122](https://rihp.re.kr/bbs/board.php?bo_table=policy_analysis&wr_id=122)
- RIHP PDF: [https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=policy_analysis&wr_id=122&no=1](https://rihp.re.kr/bbs/download.php?bo_table=policy_analysis&wr_id=122&no=1)

## 정규화 본문

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미국의 계층적 질환군(CMS-HCC) 위험조정 모델 도입의 문제점 분석
의료정책연구원
임선미 책임연구원, 김계현 연구위원
Ⅰ. 배경
정부(보건복지부)는 지난해 ‘일차의료 혁신 시범사업’을 발표하고, 올해 시행을 목표로 제도 도입을
검토하고 있다. 핵심 내용은 기존 행위별 수가체계에 더해 묶음지불, 성과보상, HCC 위험조정을
반영한 환자군 기반 지불모형 등 다양한 지불제도의 도입을 검토하는 것이다.1)
이와 관련해 국민건강보험 일산병원은 연구보고서를 통해 한국형 계층적 질환군(NHIS-HCC) 개발
현황을 제시하고,2) 이를 기반으로 한 환자군 중심 지불제도 개편과 주치의제도(환자 등록제) 도입
방안을 제시했다.3) 여기서 주목해야 할 부분은 바로 ‘한국형 HCC 분류체계’이다.
정부가 이러한 모델 도입을 추진하는 배경에는 지속적인 의료이용 증가와 의료비 지출 확대 문제를
제시하고 있다. 이에 따라 미국에서 발전한 CMS-HCC(Hierarchical Condition Categories) 기반
위험조정 모델을 국내에 적용하여 환자의 질환 중증도와 의료 이용 위험을 반영한 의료비 예측
및 관리체계를 구축하고자 하고 있다. 또한 환자의 건강상태를 단순 진료와 처방 중심이 아닌 지속
적이고 포괄적으로 관리하는 형태의 일차의료 체계로 전환하려는 정책방향도 포함되어 있다.
그러나 미국 CMS-HCC 모델은 본래 Medicare Advantage 체계에서 민간보험사의 역선택
문제, 즉 건강한 가입자만 선호하는 현상을 완화하기 위해 개발된 제도이다. 반면 한국은 단일 공
보험 체계 아래 전 국민이 동일한 보험 혜택을 보장받고 있으며, 세계 최고 수준의 의료접근성을
갖추고 있다. 출발점 자체가 다른 제도를 한국 의료체계에 그대로 적용하려는 것은 의료환경과
의료이용 구조의 차이를 충분히 고려하지 못한 접근이다.
이에 따라 본 글에서는 미국 메디케어(Medicare Advantage) 체계에서 발전한 HCC 모델을
우리나라의 국민건강보험 단일보험 체계, 특히 모든 일차의료기관(의원)에 전면 적용할 경우 발생
할 수 있는 구조적 문제점과 예상되는 부작용을 검토해 보고자 한다.
Ⅱ. CMS-HCC 모델의 도입 배경 및 구조적 원리
HCC(Hierarchical Condition Categories)는 미국 CMS(Centers for Medicare & Medicaid Services)가
메디케어 어드밴티지(Medicare Advantage) 플랜의 보험료를 산정하기 위해 도입한 위험조정 방식이다.
환자의 연령·성별 등 인구사회학적 특성과 이전 연도의 진단 코드(ICD-10-CM)를 기반으로 위험점수
(risk score)를 산출하며, 이를 통해 고위험 환자를 많이 관리하는 의료기관과 보험 플랜에 더 높은
보상을 제공한다.4)5)
1) 이재원. 일차의료 혁신 시범사업 지연…복지부 “수가·보상체계 재검토 영향”. 의학신문, 2026. 5. 21.
2) 국민건강보험 일산병원. 계층적 질환군 위험조정 모델의 의료비 예측과 사망률 분석, 2019.
3) 이상현. 환자군 기반 일차의료 지불모형. 일차의료개발센터 심포지엄, 2026. 5. 9.
4) Pope GC, Kautter J, Ellis RP, et al. Risk Adjustment of Medicare Capitation Payments Using the CMS-HCC Model. Health
Care Financing Review, 2004:25(4):119-141.
5) Centers for Medicare & Medicaid Services. Announcement of Calendar Year 2024 Medicare Advantage Capitation Rates
and Part C and Part D Payment Policies. CMS; 2023.
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CMS-HCC 모델은 2004년부터 메디케어 어드밴티지 지급액 산정을 위한 위험조정 모델로 본격
도입되었으며, 가입자의 예상 의료비 지출 위험을 반영해 Medicare의 1인당 지급액을 조정하도록
설계되었다.
1. 도입 배경
1.1. 기존 AAPCC 방식의 한계
CMS-HCC 이전에 사용된 조정된 1인당 평균 의료비(Adjusted Average Per Capita Cost, AAPCC)
방식은 연령, 성별, 지역 등 인구통계학적 요인에만 의존하였다.6) 이 방식은 수혜자 간의 의료비 지출
변동을 약 1% 정도밖에 설명하지 못하는 예측 한계를 보였다. 즉, 더 아픈 사람들에게 더 많은 비용을
지급하지 못하는 구조적 문제가 내재되어 있었다.7)
1.2. 유리한 선택(Favorable Selection) 문제
연구 결과, 상대적으로 건강한 수혜자들은 주로 민간 관리의료 플랜(Medicare HMO)에 가입하는
경향이 있었으며, 건강상태가 좋지 않은 수혜자들은 전통적인 FFS Medicare에 잔류하는 경향이 확인
되었다. 그러나 당시의 조정된 1인당 평균 의료비(AAPCC) 방식은 이러한 가입자의 실제 건강위험을
충분히 반영하지 못해 Medicare 재정 지출의 비효율성과 보험자 간 보상 불균형 문제를 초래하였다.
8)9)10)
특히 보험사들이 상대적으로 건강한 가입자를 선별적으로 유치하는 favorable selection 현상이 나타
나면서 중증환자를 많이 관리하는 보험자와 의료기관은 상대적으로 불리한 보상 구조에 놓이게 되었다.
1.3. 법적 명령과 모델의 진화
1997년 균형예산법(Balanced Budget Act, BBA)은 CMS에 건강상태에 기반 위험조정 체계를 도입
하도록 요구하였으며, 이에 따라 위험조정 모델 개발이 본격화되었다. 초기에는 입원 진단 정보를
기반으로 한 주 진단 입원 비용군(Principal Inpatient Diagnostic Cost Group, PIP-DCG)11) 모델이
적용되었으나, 입원데이터에 지나치게 의존한다는 한계가 있었다.12)13)14)
특히 예방관리와 외래 중심 치료를 통해 입원율을 낮춘 플랜일수록 오히려 위험점수가 낮아지는 역인
센티브 문제가 발생하였다. 이후 CMS는 이러한 한계를 보완하기 위해 외래 진단 데이터를 포함한 보다
6) AAPCC는 1985년부터 Medicare managed care 지급체계에 사용되었으며, 2004년 CMS-HCC 모델 도입 이전까지 Medicare 위험
조정의 기본 방식으로 활용되었음(Pope et al., 2004; Zarabozo C., 2000).
7) Pope GC, Kautter J, Ellis RP, et al. Risk Adjustment of Medicare Capitation Payments Using the CMS-HCC Model. Health
Care Financing Review. 2004;25(4):119-141.
8) Brown RS, Clement DG, Hill JW, et al. Do Health Maintenance Organizations Work for Medicare? Health Care Financing
Review. 1993;15(1):7-23.
9) Riley G, Tudor C, Chiang Y, et al. Health Status of Medicare Enrollees in HMOs and Fee-for-Service in 1994. Health
Care Financing Review. 1996;17(4):65-76.
10) Mello MM, Stearns SC, Norton EC, et al. Understanding Biased Selection in Medicare HMOs. Health Services Research.
2003;38(3):961-992.
11) 입원시 주 진단을 기반으로 다음 연도 의료비를 예측하던 초기 위험조정 모델임.
12) Pope GC, Ellis RP, Ash AS, et al. Principal Inpatient Diagnostic Cost Group Model for Medicare Risk Adjustment. Health
Care Financing Review. 2000;21(3):93-118.
13) Centers for Medicare & Medicaid Services. Announcement of Calendar Year 2024 Medicare Advantage Capitation Rates
and Part C and Part D Payment Policies. CMS; 2023.
14) Ellis RP, Ash A. Diagnosis-Based Risk Adjustment for Medicare Capitation Payments. Health Care Financing Review. 2000.
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포괄적인 위험조정 체계인 CMS-HCC 모델을 개발·도입하였다.
2. CMS-HCC 모델의 구조적 원리
CMS-HCC 모델은 질병코드를 임상적 의미와 비용 유사성에 따라 계층적으로 분류하며 중복되거나
경미한 질환보다는 가장 심각한 상태를 우선적으로 반영한다. 2019년 CMS-HCC 위험조정 모델(V23)
에는 10,000개 이상의 ICD-10-CM 코드가 83개의 HCC 코드에 매핑되었다.15)
그림 1. CMS-HCC 계층 구조(2019년, V23 기준)
DXG=diagnostic group; CC=condition category; HCC=Hierarchical Condition Category
자료: 「Pope GC, et al. Evaluation of the CMS-HCC Risk Adjustment Model. Final Report to CMS. Research Triangle Institute; 2011」”의
Figure 2를 참고하여 V23 모델에 맞춰 작성함.
CMS-HCC 모델의 진단 범주(HCC)는 다음과 같은 원칙에 따라 설계되었다. 첫째, 진단 범주는 임상적
으로 의미 있는 질환군으로 구성되어야 한다(Principle 1). 둘째, 진단 범주는 의료비 지출을 예측할
수 있어야 한다(Principle 2). 셋째, 지급 산정에 활용되는 진단 범주는 충분한 표본 규모를 확보해야
한다(Principle 3).16)
CMS-HCC 모델 원칙 중 하나(Principle 4)는 개인의 임상 프로필을 구성할 때 동일 질환군 내에서는
질병의 중증도를 반영한 계층구조(Hierarchy)를 적용하고, 서로 다른 질환군의 영향은 누적하여
반영해야 한다는 점이다. 이러한 계층성(Hierarchies)은 CMS-HCC 모델의 핵심 특징으로 동일한
질환 과정(disease process) 내에서는 가장 중증도가 높은 상태만 비용 산정에 반영되도록 설계되어
있다. 예를들어, HCC 18(만성 합병증 동반 당뇨병)이 존재하는 경우, 더 낮은 단계인 HCC 19
(합병증 없는 당뇨병)는 위험점수 산정에서 제외된다.17)18)
15) V23은 HCC의 계층구조를 설명하기 위한 예시이며, 현재는 V28 모델이 사용되고 있음.
16) Pope GC, Kautter J, Ellis RP, et al. Risk Adjustment of Medicare Capitation Payments Using the CMS-HCC Model. Health
Care Financing Review. 2004;25(4):119-141.
17) Pope GC, Kautter J, Ingber MJ, et al. Evaluation of the CMS-HCC Risk Adjustment Model. Final Report to CMS. Research
Triangle Institute; 2011.
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표 1. CMS-HCC 당뇨병 계층 구조 – 예
HCC 번호 질환명 RAF 계수 계층 적용
Diabetes with Acute Complications 반영
HCC 17 0.312
급성 합병증 동반 당뇨병 (HCC 18, 19 제외)
Diabetes with Chronic Complications 반영: HCC 17 없을 때
HCC 18 0.312
만성 합병증 동반 당뇨병 (HCC 19 제외)
Diabetes without Complication 반영 안함
HCC 19 0.102
합병증 없는 당뇨병 (HCC 17 또는 18 있으면 제외)
자료: Centers for Medicare & Medicaid Services. Revised CMS-HCC Model Relative Factor Tables 1, Table 3.
반면, 계층적 구조와 관계없는 서로 다른 질환군의 HCC는 개별적으로 합산되어 점수에 반영된다.
예를 들어, 한 수혜자가 심부전, 뇌졸중, 암을 동시에 가지고 있는 경우, 각 질환에 해당하는
HCC 계수가 누적되어 개인의 전체 질병 부담(disease burden)을 반영하게 된다.
또한 CMS-HCC 모델은 특정 질환 조합에서 의료비 지출 위험이 더욱 증가하는 점을 반영하기
위해 질환 간 상호작용(Disease Interaction) 항목을 포함한다. 예를들어, V23 모델에서는 심부전
(HCC 85)과 당뇨병이 동시에 존재할 경우 추가 위험 계수(+0.151)가 가산되도록 설계되어 있다.
표 2. RAF score 산출 예시(V23 기준)
RAF 계수
항목 내용
(community, NonDual, Aged)
인구통계 Male, age 70-74 0.373
Diabetes with Chronic Complications
HCC 18 0.312
(만성 합병증 동반 당뇨병)
HCC 85 Congestive Heart Failure (만성심부전) 0.317
HCC 137 Chronic Kidney Disease, Severe (Stage 4) 0.233
HCC 85 × Diabetes
Disease Interaction +0.151
(심부전 + 당뇨 동시 이환 가산)
합계 최종 RAF score =1.386
* 평균 Medicare 수혜자 대비 약 1.39배 의료비 예상, 지역 기준금액 × 1.386 = 해당 수혜자 예측 보험료
자료:
1) Centers for Medicare & Medicaid Services. Revised CMS-HCC Model Relative Factor Tables 1, Table 3.
2) Centers for Medicare & Medicaid Services. Advance Notice of Methodological Changes for CY 2019 Medicare Advantage Ca
pitation Rates, Part C and Part D Payment Policies. CMS; December 2017.
CMS-HCC 모델은 모호하거나 포괄적인 상위 코드보다 임상적으로 구체적인 하위 진단 코드 사용을
장려하도록 설계되었다(Principle 5). 또한 단순히 진단 코드의 개수가 많다고 해서 위험점수가
증가하지 않도록 하였으며, 실제 의료비 지출 예측에 의미 있는 질환만 반영하도록 구성되었다
(Principle 6).
이와 함께 증상(symptoms), 경미한 질환(minor conditions), 일시적 상태 등 의료진의 재량적
코딩 가능성이 큰 항목은 지급 모델에서 제외하여 모델의 신뢰성과 안정성을 높였다. 또한 동일 질
환군 내에서는 계층 구조(hierarchy)를 적용하여, 중증 진단이 존재하는 경우 경증 진단은 위험점수
산정에서 제외되도록 설계하였다.
한편, 진단 정보만으로 개인의 건강위험을 완전히 설명하기는 어렵기 때문에 CMS-HCC 모델은 연령,
성별, Medicaid 자격 여부 등 인구통계학적 변수를 함께 반영하여 최종 위험조정계수(Risk
Adjustment Factor, RAF)를 산출한다.
18) 3M Health Information Systems. "Diabetic HCCs: Documenting and Capturing Complications." 3M Inside Angle. 2021.
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표 3. 인구통계학적 변수
변수 유형 내용 및 적용 방식
연령·성별 Medicare 수혜자의 연령 구간 및 성별 조합별 기준 가중치 부여
Medicaid 가입 여부 저소득 취약계층(Dual Eligible) 여부 - 사회경제적 취약성을 건강위험의 대리 지표로 활용
장애 상태 장애(Disability) 수혜 여부에 따라 별도의 위험 가중치 적용
Medicaid 신규 가입 여부 당해 연도 신규 가입자는 과거 진단 데이터가 없어 별도 계수 적용
CMS-HCC의 위험조정계수(RAF)는 전년도 의료 청구 데이터(진단 코드)를 바탕으로 산출되어
당해 연도의 보험료·지급액 결정에 적용된다. 이 구조는 의료기관이 환자의 만성질환 및 복합
질환을 매년 체계적으로 기록·갱신하도록 유도하는 인센티브를 제공한다.
③ 이듬해 보험료·지급액 결정
① 진단 코드 제출 → ② HCC 매핑 및 RAF Score 산출 →
(RAF × 지역기준금액)
Ⅲ. 우리나라 건강보험 체계 및 의료이용 특성
1. 건강보험 체계
우리나라는 1989년 전국민 건강보험 통합 이후 국민건강보험공단(National Health Insurance
Service, NHIS)이 전 국민의 의료비를 관장하는 단일보험자 체계(single-payer system)를 유지하고
있다. 주요 특징으로는 행위별수가제(fee-for-service)를 중심으로 운영되어 의료서비스 제공량에
따라 보상이 이루어진다. 환자는 원하는 의료기관을 자유롭게 이용할 수 있다. 우리나라 의료전달
체계는 의원(1차)→병원(2차)→상급종합병원(3차)으로 이어지는 단계적 진료 체계를 형식적으로
갖추고 있으나, 실제로는 환자가 대형병원 직접 접근하는 것이 가능하다. 한편, 2023년 기준 의원급
의료기관 약 35,000여 개에 이르며, 이 중 약 80%가 1~2인 규모로 운영되고 있다.19)20)
2. 의료이용 특성
우리나라의 높은 외래 진료횟수는 저수가 체계에서 비롯된 의료기관 운영 특성으로 볼 수 있으며,
이는 오히려 질환의 조기 발견과 조기 치료를 가능하게 하여 회피가능사망률을 낮추는 데 기여하고
있다. 실제로 우리나라의 회피가능 사망률은 2020년 기준 인구 10만 명당 142.0명으로, OECD 평균인
약 239.1명보다 현저히 낮아 국제적으로도 매우 우수한 성과를 보이고 있다.21) 또한 우리나라는 1인당
의료비가 OECD 평균 이하 수준임에도 불구하고 건강성과는 최상위권에 속하는 특징을 나타낸
다.22) 이는 외래진료 접근성이 높아 질환이 입원이나 중증 단계로 진행되기 전에 관리할 수 있는
구조가 형성되어 있기 때문이다. 특히 일차의료 영역에서 다수의 전문의(약 80% 이상)가 외래진료를
중심으로 비교적 낮은 비용으로 높은 의료성과를 창출하고 있다는 점은 우리나라 의료체계의 중요한
강점이다.
19) 건강보험심사평가원·국민건강보험공단. 2023건강보험통계연보(National Health Insurance Statistical Yearbook). 2023.
20) 건강보험심사평가원. 2023년 의료자원 현황 통계. HIRA; 2024.
21) 보건복지부 보도자료 2023.7.25. 기대수명 83.6년 등 한국 보건의료 수준 양호. OECD Health Statistics 2023 주요 결과. p5.
22) OECD Health Statistics 2021, GDP 대비 경상의료비(%): 한국 9.3, OECD 평균 9.7, 미국 17.4
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Ⅳ. HCC 모델의 국내 적용 시 문제점
1. 환자 상태 업코딩(Upcoding) 문제
HCC 모델에서는 환자의 진단 코드와 질환 중증도가 위험조정계수(RAF)와 직접 연결되기 때문에
의료기관이 보다 상세하거나 중증도가 높은 진단 코드를 기록하려는 업코딩(upcoding) 유인이 발생할
수 있다.23) 기존 행위별 수가제에서는 추가 진단 기록 자체가 수익 증가와 직접 연결되지 않았지만, HCC
체계에서는 진단의 수와 유형이 보상수준에 영향을 미치므로 경계성 질환을 확정 진단으로 기록하거나
임상적으로 안정된 질환을 반복적으로 기재하는 사례가 나타날 가능성이 있다.
예를들어 단순 당뇨 환자를 만성합병을 동반한 환자로 기록하거나, 경계성 당뇨(pre-diabetes)를 확정
당뇨병(diabetes mellitus)으로 기재할 경우 위험점수가 상승할 수 있다. 또한 HCC는 매년 진단이 재기록
되어야 위험점수에 반영되는 구조이기 때문에 이미 치료가 종료되었거나 임상적 중요성이 낮은 질환도
지속적으로 기록될 유인이 존재한다. 이러한 문제로 인해 실제 건강 상태 변화보다 진단 조합에 따라 보상이
증가할 가능성이 제기되었으며, 미국 메디케어 지급자문위원회(Medicare Payment Advisory Commission,
MedPAC)는 메디케어 어드밴티지 제도에서 업코딩으로 인한 정부의 초과 지급 규모가 연간 수십억 달러에
이를 수 있다고 지적한 바 있다.24)
2. 과소진료 위험
위험공유(risk-sharing) 모델의 주요 한계 중 하나는 비용 절감 압박이 과도해질 경우 필요한 의료서비
스까지 감소하는 과소진료를 유발할 수 있다는 점이다. 특히 의료기관이나 보험자가 일정 수준 이상의
의료비를 부담하는 구조에서는 검사, 입원, 전문치료 등의 이용을 제한하려는 유인이 발생할 수 있으며,
실제로 일부 연구에서는 HMO(Health Maintenance Organization)와 같은 관리의료 체계가 의료
이용과 비용을 감소시키는 대신 일부 만성질환자와 Medicare 환자군에서 의료의 질 저하 가능성을
보인바 있다.25) 이는 비용 효율성 향상이 항상 건강성과 개선으로 이어지는 것은 아님을 시사한다.
우리나라는 OECD 평균을 상회하는 의료 인프라 높은 의료접근성을 기반으로 양호한 건강성과를
유지해 왔다. 그러나 위험조정 기반 비용 통제가 과도하게 강화될 경우, 의료기관이 비용 부담을 우려해
검사나 진료를 보수적으로 운영할 가능성이 있다. 이에 따라 단기적 비용 절감 효과는 나타날 수 있지만,
장기적으로는 환자의 적절한 치료 시점이 지연되고 의료접근성 저하가 발생할 우려가 있으며, 고령자와
만성질환자에서는 필요한 의료 이용 감소로 건강 악화 위험이 커질 수 있다.
3. 시간지연(Time lag) 문제
HCC(Hierarchical Condition Categories) 기반 위험조정 모델은 일반적으로 전년도 진단 및 청구
데이터를 바탕으로 다음 연도의 의료비를 예측하는 방식으로 운영된다. 이 때문에 급성 질환 발생이나
기능 상태 변화와 같은 환자의 급격한 건강상태 변화를 즉각적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다.
특히 고령자나 다질환(multimorbidity) 환자의 경우 단기간 내 의료필요도가 크게 변할 수 있기 때문에
과거 진단 정보만으로 현재의 의료 필요를 충분히 설명하기 어려울 수 있다.
23) Kronick R, Welch WP. Measuring coding intensity in the Medicare Advantage program. Medicare Medicaid Res Rev. 201
4;4(2):E1–E19.
24) Medicare Payment Advisory Commission (MedPAC). Report to the Congress: Medicare Payment Policy. Chapter 11: Medi
care Advantage program: status report. MedPAC; 2023.
25) Miller RH, Luft HS. HMO plan performance update: an analysis of the literature, 1997–2001. Health Aff. 2002;21(4):63–86.
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또한 위험조정계수(RAF)가 연 단위로 갱신되는 구조상 환자의 상태 변화와 실제 보상 간 시간적 지연
(time lag)이 발생할 수 있다. 예를들어, 환자가 올해 새롭게 중증 질환 진단을 받더라도 관련 보상은 다
음 연도 이후에 반영될 가능성이 있다. 이러한 시차는 의료기관의 재정 부담과 자원 배분의 비효율로 이
어질 수 있다.
4. 환자 회피 현상
HCC 위험조정 모델이 실제 환자의 중증도와 의료 이용 특성을 충분히 반영하지 못하거나, 재정
통제를 위한 위험조정계수(RAF) 조정이 과도하게 이루어질 경우, 실제 진료비가 보상 수준을 초과하는 고
위험 환자를 기피하는 유인이 발생할 수 있다. 특히 복합질환이나 지속적인 관리가 필요한 환자는 의료
자원 투입이 많기 때문에 위험조정 보상이 충분하지 않을 경우 의료기관의 재정 부담이 커질 가능성이 있다.
이러한 구조는 결국 의료기관이 상대적으로 관리 부담이 큰 고위험 환자의 등록이나 진료를 회피하는
선택 행태(selection behavior)로 이어질 수 있다. 실제로 일부 연구에서는 메디케어 어드밴티지
(Medicare Advantage) 제도에서 HCC 위험조정이 충분히 이루어지지 않을 경우 이러한 현상이 나타날
가능성이 보고된 바 있으며,26)27) 결과적으로 중증 환자의 의료접근성이 저하될 우려가 제기되고 있다.
5. 행정업무 부담
HCC 기반 모델의 위험조정 체계는 가입자별 진단 코드를 정밀하게 기록·제출·검증하는 일련의
과정을 수반하므로, 현행 행위별 수가제 중심의 청구 업무에 더해 코딩 관리, 오류 검토 등 비용 산정을
위한 행정업무가 급격히 증가할 수 있다.
또한 정부가 재정 안정화를 이유로 위험조정계수(RAF)의 상한선을 임의로 설정하거나 사후적으로
조정할 경우 의료기관은 비용 예측 가능성이 떨어져 경영 불안정을 초래할 수 있다는 우려도 제기된다.
나아가 업코딩(upcoding) 방지를 위한 의무기록 사후 검증 과정에서 정부의 행정력이 과도하게 투입
될 경우 의료기관에 대한 감시·감사 부담이 심화되고, 의료 현장의 자율성이 훼손될 수 있다.
6. 환자의 의료 이용 문화와의 충돌
HCC 기반 관리모델은 일반적으로 환자 등록제와 주치의 중심의 지속적·포괄적 관리체계를 전제로
운영된다. 즉, 특정 의료기관이나 주치의가 등록 환자의 건강 상태를 장기적으로 관리하고, 이를 바탕으로
위험도를 평가하여 보상하는 구조이다. 그러나 우리나라 의료체계는 환자의 의료기관 선택 자유도가 매우
높고 동일 질환에 대해서도 여러 의료기관을 이용하거나 의원·병원·상급종합병원을 자유롭게 방문하는
의료 이용 문화가 형성되어 있다는 점에서 HCC 기반 관리체계와 구조적 충돌 가능성이 존재한다.
7. 진단 코드 중심의 임상적 한계
CMS-HCC는 ICD 진단 코드와 연령・성별・자격 정보 등의 인구학적 변수를 활용하여 환자의 향후
의료비를 예측하는 구조이다. 그러나 청구자료와 진단코드에 크게 의존하기 때문에 실제 의료 필요도에
영향을 미치는 다양한 비의학적 요소들을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다.
대표적으로 기능 상태(Functional Status), 사회경제적 취약성, 가족·돌봄 지원 여부, 주거환경, 교육
26) Brown J, Duggan M, Kuziemko I, Woolston W. How does risk selection respond to risk adjustment? New evidence from
the medicare advantage program. Am Econ Rev. 2014;104(10):3335–3364.
27) Newhouse JP, McGuire TG. How successful is Medicare Advantage? Milbank Q. 2014;92(2):351–394.
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수준, 건강문해력(health literacy)과 같은 사회적 결정요인(Social Determinants of Health)은 현재
HCC 구조에서 제한적으로 반영된다. 예를들어 동일한 당뇨병 진단을 가진 환자라도 생활습관 관리 수준,
약물 순응도, 응급실 이용 빈도, 합병증 여부에 따라 실제 의료 필요도는 크게 달라질 수 있다. 따라서
CMS-HCC 모델은 의료비 예측에는 유용하지만 실제 의료 필요도를 완전하게 설명하는 데에는 구조적
한계가 존재한다.
Ⅴ. 결론
CMS-HCC 모델은 기존의 인구통계학적 중심 지급 방식에서 벗어나 환자의 질환 중증도를 반영
하려는 위험조정 체계라는 점에서 의미가 있다. 그러나 실제 운영 과정에서는 업코딩, 위험점수와
실제 환자 상태 간 시간지연, 고위험 환자 회피, 사회경제적 요인이나 기능 상태와 같은 위험요인이
충분히 반영되지 못하는 한계가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 문제들은 CMS-HCC 도입 이후
현재까지도 완전히 해결되지 못한 과제로 남아 있다.
따라서 충분한 제도적·구조적 기반 없이 HCC 모델을 성급하게 도입할 경우, 환자 중심의 포괄적·지속적
진료와 일차의료 가치 보상이라는 본래 목적보다 업코딩 유인 확대, 재정 부담 증가, 고위험 환자 회피,
의료접근성 저하 등의 부작용이 나타날 가능성이 있다. HCC 기반 위험조정은 단순한 지불제도 개편이
아니라 의료전달체계, 환자 관리체계, 정보 인프라, 재정 구조 전반과 연계된 정책이라는 점에서
충분한 시범사업과 단계적 검증을 거쳐 신중하게 접근할 필요가 있다.
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