Data Mining 패턴 분석기법 활용

앞으로는 한의원을 포함한 모든 의원급 요양기관이 복지부로터 건강보험 진료비 부정청구에 대한 감시를 상시 받게된다.
보건복지부는 최근 요양기관의 진료행태, 진료비 청구추이 등을 분석ㆍ예측하는 ‘Data Mining’ 기법을 도입, 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측하고 그 결과를 토대로 현지조사 대상기관을 선정할 방침이라고 밝혔다.

이 시스템은 IT기술을 활용해 건강보험심사평가원의 ‘Data Warehouse’에 축적된 요양기관의 진료명세, 진료비 청구경향 등 종합적 정보를 이용해 데이터간의 관계ㆍ패턴ㆍ규칙 등을 탐색, 모형화해 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아내는 것(Data Mining)이다.

지금까지 현지조사 대상기관 선정은 진료비 심사 및 수진자 조회를 통한 부정청구 개연성이 있는 기관, 민원제기 혹은언론보도로 사회적 이슈가 된 기관 등을 조사대상으로 선정해왔다. 따라서 복지부는 앞으로 새로운 부정청구 예측모델을 적용해 현지조사때(연 12~15회)마다 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측한 뒤 현지조사 대상기관을 선정하게 된다고 설명했다.

복지부 관계자는 “실제로 올해 5월 말부터 7월 초까지 45개 기관을 선정해 현지조사한 결과 37개 기관에서 부정청구가 확인돼 약 82%의 높은 적중률을 나타냈다”면서 “이번 기법의 도입으로 올바른 건강보험 진료비 청구 풍토가 조성되리라 기대한다”고 말했다.
이에따라 복지부는 현재 의과의원급을 대상으로 개발된 모델을 치과의원ㆍ한의원 등 모든 요양기관으로 확대할 계획이다.

강은희 기자