전체 의원급 진료비부정청구 상시 감시
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전체 의원급 진료비부정청구 상시 감시
  • 전양근
  • 승인 2004.10.26 12:03
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데이터마이닝 기법 현지조사, 향후 全요양기관 확대
앞으로 전체 의원급(치과 한의원 제외) 요양기관을 대상으로 데이터 마이닝 기법을 활용해 건강보험 진료비 부정청구를 상시 감시하게 된다.

보건복지부는 26일 요양기관의 진료형태, 진료비 청구추이 등을 검토대상으로 하여 최신분석예측기법인 Data Mining 기법을 이용해 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측하고 그 결과를 토대로 현지조사 대상기관을 정하게 된다고 밝혔다.

Data Mining 기법은 IT 기술을 활용해 건강보험심사평가원의 Data Warehouse에 축적된 요양기관의 진료명세, 진료비 청구경향 등 종합적인 정보를 활용해 데이터간 관계·패턴·규칙 등을 탐색하고 모형화해 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아내는 방법이다.

지금까지의 현지조사 대상기관 선정은 진료비 심사 및 수진자 조회를 통한 부정청구 개연성이 있는 기관, 민원제기·언론보도로 사회적 이슈가 된 기관 등을 조사대상으로 선정해 왔다. 앞으로는 이에 부가해 새로운 부정청구 예측모델을 적용, 현지조사때(연 12∼15회) 마다 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측해 현지조사 대상기관을 선정하게 된다.

부정청구 예측 모델은 전문가의 참여와 외부 전문기관의 감리 등을 거쳐 2003년 8월 기본 모델이 개발됐으며, 모의운영 및 시범적용을 통해 지난 9월 보완과 검증이 완료됐다.

실제로 지난 5월 24일부터 7월 1일까지 45개 기관을 선정해 현지조사를 한 결과 37개 기관에서 부정청구가 확인되어 82.2%의 높은 적중률을 나타냈다고 복지부는 소개했다.

복지부 보험관리과 관계자는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 요양기관의 올바른 청구풍토가 조성될 것으로 기대한다고 밝혔다.

또한 복지부는 현재 의과 의원급을 대상으로 개발된 모델을 치과의원·한의원 등 모든 요양기관으로 확대토록 개발하고, 앞으로 건강보험 진료비 뿐 아니라 의료급여 진료비 부정청구 방지에도 동 기법을 적용할 방침이다.
<전양근ㆍjyk@kha.or.kr>


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