의료 기록을 AI로 검토해 청구 정확도를 높이는 차타 헬스(Charta Health)가 시리즈 B 투자 라운드에서 5500만 달러를 유치했다.

차타 헬스는 지난 10일(현지시간) 인사이트 파트너스(Insight Partners)가 이번 라운드를 이끌었다고 밝혔다. 기존 투자사인 매드로나(Madrona), 베인캐피털벤처스(Bain Capital Ventures), 사우스파크 커먼스(South Park Commons)와 퀀텀라이트(QuantumLight)도 참여했다. 이번 투자로 누적 투자액은 8500만 달러가 됐고, 2년이 채 안 되는 기간에 세 번째 라운드를 마쳤다.

회사는 최근 12개월 동안 매출이 10배 늘었다고 설명했다. 투자금은 AI 연구개발과 의료기관용 ‘Charta for Providers’, 보험사용 ‘Charta for Payers’ 두 사업의 공식 출시에 쓸 계획이다. 두 사업은 하나의 AI 엔진을 공유한다.

차타 헬스는 시장 배경도 짚었다. 회사가 인용한 2025년 연구는 2023년 미국 병원과 의료 시스템이 보험금 청구 심사에 쓴 비용이 250억 달러를 넘었고, 이 가운데 약 180억 달러는 거절과 이의 신청이 되풀이되며 낭비됐을 가능성이 있다고 추산했다. 회사는 보험사와 의료기관이 각자 AI 도구를 도입하면서 거절과 이의 신청이 오히려 늘었다고 주장했다.

이 회사가 내세우는 해법은 청구서를 내기 전에 양쪽이 같은 기준으로 기록을 보게 하는 것이다. 지금은 보험사와 의료기관이 같은 기록을 서로 다른 도구와 기준으로 검토하다 보니 진단 코드와 거절 여부를 두고 이견이 생긴다는 설명이다. 차타의 AI는 숙련된 코더와 감사자처럼 임상 기록을 읽어, 기록이 뒷받침하는데 빠진 코드는 짚어 내고 근거가 부족한 코드는 걷어 낸다.

보험사용 ‘Charta for Payers’는 이번 발표와 함께 선보였다. 미국의 대형 건강보험사 한 곳과 협력해 설계했으며, 소급 위험 조정 코딩, AI 자동 2차 코딩, 감사 워크플로, 의료 품질 공백 탐지 등 6가지 AI 제품으로 이뤄진다. 회사는 정부 지원 프로그램에 참여하는 보험사가 진단 코딩과 품질 개선에서 정확도와 효율을 높이도록 돕는다고 밝혔다.

의료기관용 ‘Charta for Providers’는 청구 전 모든 차트를 코딩 지침, 보험사 규정, 기관별 임상 프로토콜과 대조한다. 검토 결과는 전자건강기록 안에서 사람이 승인하는 방식이다.

회사는 이를 통해 거절과 환수 위험이 줄어든다고 밝혔고, 투자금으로 새로운 진료 분야로 제품을 넓힐 계획이다. 고객사로는 아메리칸 패밀리 케어(American Family Care), 그로 테라피(Grow Therapy), 페디애트릭 어소시에이츠 패밀리 오브 컴퍼니즈(Pediatric Associates Family of Companies) 등이 있다.

공동창업자인 저스틴 리우(Justin Liu) 최고경영자(CEO)와 스콧 모리스(Scott Morris) 최고기술책임자(CTO)는 실시간 AI 데이터 기업 록셋(Rockset) 출신이다. 회사에 따르면 록셋은 오픈AI의 첫 제품 인수 사례였다. 두 사람은 창업 전 1년 동안 의료 코딩 자격을 따고 의료 분야 리더 100명 넘게 인터뷰했으며, 지금은 엔지니어링과 성장 조직에도 같은 자격 취득을 요구한다고 한다.

리우 CEO는 “우리는 엔지니어로 의료계에 들어와, 가장 중요한 데이터가 아무도 읽을 시간이 없는 문서에 갇혀 있는 모습을 봤다”며 “모든 차트를 검토하면 정확도는 더 이상 추측이 아니다. 보험사와 의료기관은 청구가 나가기 전에 차트에 합의해야 한다”고 말했다.

제프 호링(Jeff Horing) 인사이트 파트너스 공동창업자 겸 매니징 디렉터는 “보험사와 의료기관이 모두 AI를 도입하는 만큼 청구 전에 기반 기록을 바로잡는 데 기회가 있다고 본다”며 “차타는 AI와 고객별 코딩 전문성을 결합해 시장의 양쪽을 모두 상대한다”고 밝혔다.

이번 투자는 청구 거절과 이의 신청이 되풀이되는 미국 의료 청구 구조에서 AI의 역할이 어디로 향하는지를 보여 주는 사례로 풀이된다. 양쪽이 같은 AI 기준을 쓰게 한다는 접근이 투자자의 선택을 받았다는 점에서 눈에 띈다. 미국 의료 청구 체계에서 나온 모델이라 국내에 그대로 옮기기는 어렵겠지만, 임상 문서를 읽는 AI를 청구 전 품질 관리로 넓히는 방향은 국내 헬스케어 AI 스타트업과 투자자에게도 참고가 될 것으로 보인다.

원문 출처: Charta Health, "Charta Health Raises $55 Million Series B to Establish a Shared Standard of Accuracy in Healthcare Billing" (2026년 11월 10일) https://www.prnewswire.com/news-releases/charta-health-raises-55-million-series-b-to-establish-a-shared-standard-of-accuracy-in-healthcare-billing-302934401.html

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