매월 수백만 원의 보험 삭감을 당하면서도 대응할 전문인력과 시간이 없어 손실이 반복된다. • 의원 원장이 직접 대응하기엔 심평원 기준이 복잡하고 변경이 잦음 • 기존 EMR 부가기…
문제와 발견 배경 읽기
**매월 수백만 원의 보험 삭감을 당하면서도 대응할 전문인력과 시간이 없어 손실이 반복된다.** • 의원 원장이 직접 대응하기엔 심평원 기준이 복잡하고 변경이 잦음 • 기존 EMR 부가기능은 단순 규칙 체크 수준 → 실제 삭감 방어율 낮음 • 전문 대응 없이는 '밑 빠진 독에 물 붓기' 반복
아이디어에 기록된 배경
'밑 빠진 독에 물 붓기(삭감으로 새는 매출)' × '눈치가 백 단(삭감 심사 패턴 읽기)' × '건조경보(의원 매출 가뭄)' 3중 충돌
아이디어를 확장한 방법
Adversarial Expertise Transfer + 범죄자 페르소나 — 보험 사기꾼이 심사 시스템을 꿰뚫듯, 삭감 패턴을 역으로 학습해 합법적 방어에 활용. TRIZ '사람으로 AI 대체' 적용하여 AI만으론 못 잡는 복잡 삭감을 인간 전문가가 커버
