병원의 진료 원가 — 의료 서비스의 단가 산정 논란

의료 서비스의 가치와 비용 — ‘생명을 다루는 산업’의 원가 구조

병원에서 제공하는 의료 서비스는
전통적인 산업 구조와 완전히 다르다.
제조업처럼 재료와 노동을 단순 조합하는 방식으로
원가를 산정할 수 없으며,
의료 행위는 생명과 건강이라는 고유의 공공성을 가진다.

하지만 병원도 결국 사람을 고용하고, 장비를 구매하고, 건물을 운영해야 하는
하나의 비즈니스 조직이다.
따라서 의료 서비스의 단가를 산정하기 위해서는
구체적인 원가 계산이 필수적이다.
문제는 이때 적용되는 원가구조가 매우 복잡하며,
사회적으로도 치열한 논쟁 대상이 된다는 점이다.

병원의 원가는 크게 다음으로 구성된다.

• 의사·간호사·기술 인력의 직접 인건비
• MRI·CT·X-ray 등 고가 장비의 감가상각비
• 약품·소모품 등의 재료비
• 병동·수술실 운영을 위한 시설 유지비
• 행정·전산·지원부서의 간접비

특히 장비 중심의 진단 분야는
“진료 1건에 실제로 얼마가 드는지” 산정이 어려워
원가 논쟁이 반복된다.
의료행위가 사람의 생명과 직결되는 만큼
가격을 원가 기반으로만 볼 수 없는 법·윤리적 문제가 개입되기 때문이다.

☞ 핵심 포인트:
병원의 진료 원가는 단순한 비용 계산이 아니라
공공성과 경영 효율성의 경계에서 결정되는 복합적 가치다.

건강보험 수가체계의 문제 — 원가를 반영하지 못하는 가격 구조

한국의 의료 단가(수가)는 건강보험공단과 의사협회·병원협회의 협상으로 정해진다.
이는 시장 논리가 아닌 정부 규제 기반의 가격 통제 시스템이다.

문제는 건강보험 수가가
실제 병원 원가를 제대로 반영하지 못한다는 점이다.
보건사회연구원 조사에 따르면
한국 주요 병원의 원가 대비 건강보험 수가 수준은
진료 항목에 따라 70~90% 수준에 불과하다.
즉, 병원은 진료를 많이 할수록 오히려 적자가 날 수 있는 구조다.

예를 들어, 한 번 촬영하는 데 20만 원의 원가가 드는 MRI 검사가
건강보험 수가로는 13만 원만 지급되는 경우,
병원은 검사 1건당 7만 원의 손실을 본다.
이 손실을 메우기 위해 병원들은

• 선택진료비
• 비급여 진료 확대
• 경영 효율화
  등을 통해 수익을 만회하려 한다.

이로 인해 사회에서는
“병원이 비급여로 부당이득을 취한다”는 시각과
“정부가 원가 이하로 수가를 묶어 병원을 적자 구조로 만든다”는 시각이 충돌한다.

☞  핵심 문장:
수가체계가 원가를 반영하지 못하면,
의료서비스의 질·접근성·안전성 모두가 흔들릴 수밖에 없다.

병원 원가 산정의 현실 — 인건비와 장비비의 불균형

키워드: 병원인건비, 의료장비비, 원가배분문제

병원 원가의 가장 큰 특징은
인건비 비중이 압도적으로 높다는 것이다.
의사·간호사·치료사·약사·기사 등
고급 전문 인력의 노동이 진료 행위의 핵심이다.

하지만 첨단 의료 분야일수록
MRI·로봇수술기·내시경 시스템 등
수십억~수백억 원대 장비의 감가상각비도 크게 작용한다.

특히 문제는 원가배분(Overhead Allocation) 이다.
예를 들어, 한 번의 CT 촬영에 대한 원가 계산에는

• 장비 감가상각
• 환자 안내 직원 인건비
• 병동 유지비
• 전산 시스템 운영비
• 청소/소독 비용
  등이 ‘간접비’로 배분되어야 한다.

하지만 병원이 어떤 기준으로 간접비를 배분하느냐에 따라
CT 촬영 1건의 원가는 5만 원이 될 수도, 15만 원이 될 수도 있다.
즉, 의료 원가 계산은
“정답이 없는 영역”이며
병원마다 산정 방식이 크게 다르다.

그렇기 때문에
정부가 설정하는 건강보험 수가 역시
정확한 원가 기반에 따라 산정되기 어렵고,
병원은 자신들의 비용구조를 제대로 반영받지 못한다.

☞  핵심 포인트:
병원의 원가계산은 인건비·장비·간접비가 얽힌
삼중 비용 구조 때문에 객관화가 어렵다.

 

의료 원가의 미래 — 데이터 기반 의료회계로 가야 한다

의료 서비스의 원가 논쟁을 해결하기 위해
이제는 데이터 기반 원가회계 시스템이 필수적이다.

이미 일부 선진국은
환자의 진료정보·병력·진단코드·투약내역·장비 사용시간 등을
데이터로 자동 수집하여
DRG(Diagnosis Related Group) 기반으로 원가를 계산하고 있다.
이 방식은 진료 과정을 세분화해
환자 유형별 평균 비용을 정확히 산출하므로
수가책정의 객관성을 높인다.

한국에서도 EMR(Electronic Medical Record)·PACS(영상저장시스템)·
AI 기반 진단 도구가 확산되고 있어,
미래에는 다음과 같은 방식이 가능하다.

1. 진료·검사별 실시간 원가 계산
   AI가 장비 사용시간·투약량·인건비 데이터를 실시간 분석하여
   진료 1건의 정확한 원가를 자동 산출.
2. 장비별 고정비 최적화
   CT·MRI·로봇수술기의 가동률 데이터를 분석해
   적정 가격·적정 환자 수 추정.
3. 환자별 의료비 예측모델
   환자의 질병 단계별로 발생할 비용을 머신러닝으로 예측.
4. 데이터 기반 건강보험 수가 개편
   진료 원가와 실제 시장수요를 함께 반영한
   ‘동적 수가(Dynamic Pricing)’ 체계 도입 가능.

☞  핵심 메시지:
“의료 수가 논쟁의 해답은 감정이 아니라 데이터에 있다.”
정확한 원가를 알고 나서야
의료의 공공성과 경제성을 균형 있게 설계할 수 있다.