전체 의원급 진료비부정청구 상시 감시
데이터마이닝 기법 현지조사, 향후 全요양기관 확대
2004-10-26 전양근
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>