시행했지만, 청구에서 빠졌다면
실제 시행 내역과 청구 초안을 대조해
추가로 검토할 코드 후보를 찾습니다.

병원을 위한 AI 청구 검토
청구 누락과 불필요한 삭감을 줄일 수 있도록.
진료 기록과 청구 초안을 함께 읽고,
놓친 후보와 부족한 근거를 제출 전에 짚어드립니다.
진료의 맥락을 읽는 AI. 최종 판단은 담당자가.
소개 영상 · 1분 41초
빠지는 정당한 청구, 예방 가능한 오류, 검토·재작업 시간.
세 가지를 줄이기 위해 어떤 원문을 골라 읽고, 청구 초안을 어떻게 고쳐 쓰는지 보여 드립니다.
합성 데이터 기반 기능 시연입니다. 실제 EMR 연동과 실병원 성과는 아직 검증 전입니다.
제출 전, 두 가지를 더 살핍니다
진료는 끝났어도 청구 검토는 남습니다.
시행한 내역, 청구 코드, 증빙 사이의 빈틈을 확인합니다.
실제 시행 내역과 청구 초안을 대조해
추가로 검토할 코드 후보를 찾습니다.
기록과 맞지 않는 코드, 부족한 증빙을 짚고
확보된 근거를 검토 문안으로 정리합니다.
이미 쓰는 EMR의 청구 초안에서 시작합니다.
없는 기록은 만들어 쓰지 않고, 확인할 내용으로 남깁니다.
시행 완료 · 판독 기록 있음
전체 초안에 검사 코드 미반영
시행·판독 기록과 연결된 검사 코드가 청구 초안에 없습니다.
합성 사례 E02의 시행·판독 기록 및 원내 수가 내역은 2매 촬영을 가리킵니다. 전체 청구 초안에는 AA154만 있습니다. G7202는 검토 후보이며, 추가 청구 가능 여부는 확정하지 않았습니다.
한 번 더 확인하는 힘
진료 기록·시행 내역과
기존 청구 초안을 대조합니다.
공식 코드와 확보된 기준에서
검토에 필요한 근거를 찾습니다.
변경 제안과 확인할 내용을
출처와 함께 정리합니다.
413,699개의 공식 의·치과 코드에서 출발합니다.
2026.09.01 수가 마스터 기준 기준·사례의 확보 범위는 코드마다 다릅니다.