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mev

서비스

대등한 세 축으로, 병원의 수익·기록·전달체계를 보조합니다.

세 서비스는 모두 의료진의 기존 EMR/OCS 화면 안에서 동작합니다. 추천과 초안은 MEV가, 확정은 의사가 합니다.

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보험수가·청구 최적화 AI

청구 직전에 삭감 위험과 누락을 점검해, 정당한 수익을 지킵니다.

AI 권고

보험수가·청구 최적화 AI

근거 · 심사기준 §2.1 / 청구내역
삭감 위험 검토 대기
  1. 01 · 근거와 함께 추천 생성
  2. 02 · 의사 검토 · 확정

무엇을 하는가

청구 전 삭감·누락 점검, 적정성평가 대응, 수가 최적화를 수행합니다.

어떻게 동작하는가 · In-workflow

기존 진료 흐름 안에서
청구 담당자의 기존 청구 화면 안에서 위험 항목을 표시하고 근거를 함께 제시합니다. 별도 로그인·이중 입력이 없습니다.

도입 효과

삭감방지와 청구 정확도 향상으로 정당한 수익을 지킵니다.

연동·규제

EDI 청구 시스템 연동, 심사 기준 업데이트 반영, 데이터 폐쇄망 처리.

정확한 임상코딩(축 2)이 정확한 청구의 출발점입니다. 두 축은 자연스럽게 이어지되 각각 독립적으로 도입할 수 있습니다.

2

자동화된 임상코딩 변환·추천

의무기록·판독·처치를 진단·수가 코드로 추천하고, 확정은 의사가 합니다.

AI 권고

자동화된 임상코딩 변환·추천

근거 · 임상 가이드라인 / 진료기록 연계
의사 확인 후 확정
  1. 01 · 근거와 함께 추천 생성
  2. 02 · 의사 검토 · 확정

무엇을 하는가

기록·판독·처치를 KCD/수가/처치 코드로 추천하고, 의사 확정 후 EDI로 연계합니다.

어떻게 동작하는가 · In-workflow

기존 진료 흐름 안에서
의사·코더가 기록을 작성하는 화면 옆에서 코드를 추천하고, 근거 문구를 하이라이트합니다. 확정 클릭은 사용자 몫입니다.

도입 효과

코딩 시간과 코더 간 편차를 줄이고, 확정은 의사가 합니다.

연동·규제

EMR 기록 연동, 확정 코드의 청구 연계, 모든 확정 감사추적 기록.

코딩 정확도는 청구·통계 정확도로 직결됩니다(축 1과 연관). 다만 각 축은 대등하며 독립적으로 다룹니다.

3

진료 의뢰·회송 AI 에이전트

회송이 필요한 환자를 식별하고 의뢰서·회송서 초안을 만들어, 회송률 지표를 관리합니다.

AI 권고

진료 의뢰·회송 AI 에이전트

근거 · 진료상태 / 협력기관 D2
의사 검토 대기
  1. 01 · 근거와 함께 추천 생성
  2. 02 · 의사 검토 · 확정

무엇을 하는가

회송 대상 식별, 의뢰/회송서 초안, 협력기관 매칭, 회송률 관리를 수행합니다.

어떻게 동작하는가 · In-workflow

기존 진료 흐름 안에서
진료 화면에서 회송 후보를 알리고 서류 초안을 띄웁니다. 의사가 검토·전송합니다.

도입 효과

회송률 지표 관리와 서류 작성 시간 단축을 돕습니다.

연동·규제

진료정보교류·협력기관 연계, 상급종합병원 지정평가 지표 대응.

우리 병원 워크플로에 맞는지, 먼저 확인하세요.

30분 데모로 청구·코딩·회송 중 관심 영역을 직접 보여드립니다.

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