현재 미국 의료 시스템은 정가가 최종 비용이 아닌 협상의 시작점으로 활용되는 가격 모델을 유지하고 있다. 이에 대해 CVS Health의 임원인 에이미 콤튼 필립스(Amy Compton-Phillips) 박사는 이러한 구조가 환자와 기업 모두에게 혼란을 야기하는 환경을 조성한다고 지적했다. 실제로 보험사와 약국 급여 관리가 가격 인하 협상을 진행함에도 불구하고, 리베이트와 수수료의 불투명한 흐름으로 인해 소비자가 실제로 부담해야 할 경제적 비용은 여전히 명확히 드러나지 않는 실정이다.

최근 약국 급여 관리 개혁안 통과를 비롯한 입법적 변화는 시장 단순화에 대한 요구가 커지고 있음을 시사한다. 단순히 중간 단계를 제거하는 것만으로는 제조사의 영향력만 키울 뿐이며, 근본적인 정가 문제를 해결하지 못한다는 주장이 힘을 얻고 있다. 따라서 이제는 환자가 확신을 가지고 진료를 선택할 수 있도록 투명성을 확보하는 방향으로 초점이 이동하고 있다. 무엇보다 시스템이 점차 자동화된 데이터 기반 상환 모델로 전환됨에 따라 이러한 투명성의 가치는 더욱 중요해질 전망이다.

이와 동시에 헬스 테크 분야의 규제 체계는 예기치 못한 난관에 봉착했다. 의료 알고리즘의 안전 표준을 개발하는 조직인 보건 AI 연합(CHAI) 내의 일부 연구소가 폐쇄되었다는 소식은 표준화된 알고리즘 거버넌스 구축이 얼마나 어려운 과제인지를 여실히 보여준다. AI가 가격 책정과 진료 우선순위 결정에서 비중을 높여가는 가운데, 견고한 감시 체계 구축의 실패는 임상 생태계 내 윤리적 구현의 공백을 초래할 수 있다는 우려를 낳고 있다.

현재 미국의 의료 시스템은 정해진 가격(정가)이 그대로 비용이 되는 게 아니라, 서로 깎아주는 협상의 시작점처럼 쓰이고 있어요. CVS 헬스의 임원인 에이미 박사는 이런 방식이 환자와 기업 모두에게 큰 혼란을 준다고 지적했어요. 실제로 보험사와 약값을 관리하는 회사(약국 급여 관리·PBM)가 가격을 깎는 협상을 하기도 하지만, 그 과정에서 주고받는 뒷돈(리베이트)이나 수수료가 얼마인지 알 수 없어서 환자가 내야 할 진짜 비용은 여전히 안갯속에 가려져 있는 셈이에요.

최근에는 이렇게 복잡한 시장을 더 단순하게 바꾸자는 법률적인 움직임이 시작되고 있어요. 하지만 단순히 중간 단계를 없애는 것만으로는 약을 만드는 회사(제조사)의 힘만 키워줄 뿐, 처음부터 높게 책정된 가격 문제를 해결하지 못한다는 의견도 많아요. 그래서 이제는 환자가 안심하고 치료를 선택할 수 있도록 모든 과정을 투명하게 보여주는 것이 중요해졌어요. 특히 앞으로는 컴퓨터가 데이터를 보고 자동으로 병원비를 계산하는 방식(데이터 기반 상환 모델)이 더 많아질 예정이라 투명함의 가치는 더욱 커질 전망이에요.

이와 동시에 의료 기술을 감시하는 체계는 예상치 못한 난관에 부딪혔어요. 의료용 인공지능(AI)이 안전한 기준을 지키는지 검사하는 조직(보건 AI 연합·CHAI)의 연구소 일부가 문을 닫았기 때문이에요. 인공지능은 이제 병원비를 정하거나 어떤 환자를 먼저 치료할지 결정하는 데 큰 역할을 하고 있어요. 그런데 이를 제대로 감시할 체계(거버넌스)가 무너지면, 나중에 인공지능이 도덕적이지 않은 결정(윤리적 공백)을 내릴 수도 있다는 우려가 나오고 있어요.