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[데일리메디 한해진 기자] 건강보험심사평가원이 과다‧부적정 이용 등 이상 진료경향 감지 모델에 인공지능(AI)등을 적용해 고도화에 나선다.
최근 보건의료 빅데이터 기반의 거시적 진료경향 모니터링을 활용해 심사 등 관리영역 전방위적 발굴 및 연계 필요성이 부각되고 있다.
심평원은 급여항목 이상감지 모니터링을 통해 감지된 항목 중 분석 대상항목을 관련 부서에 연계 중이다.
청구항목 가운데 예측 오차율 및 진료비 증감률을 산출해서 이상감지 항목을 추출하고, 의료기관에 중재가 필요한 항목을 선정해 이를 분석심사 등에 연계하는 방식이다.
그러나 현재 활용되고 있는 모델은 단일 항목별 진료비 증감, 예측오차율 지표와 같은 항목만으로 모니터링하고 있어 진료비 외 문제영역 타깃에 한계가 존재한다는 설명이다.
이에 심평원은 진료경향 이상감지 모델 개선 연구를 통해 건강보험 지출 관리체계 정립에 나설 계획이다.
진료비 변동 및 의학적 타당성 등을 종합적으로 분석, AI와 같은 신기술을 적용한 고품질 이상감지 모델을 개발해 적정 진료 기반을 마련한다는 것이다.
행위, 치료재료, 약제를 대상으로 한 이상감지 적용단위를 세분화하고, 진료경향이 유기적으로 반영된 감지 단위와 지표를 개발할 예정이다.
시뮬레이션을 통해 개발 모형을 평가하고 이상감지 모델 시스템화 및 모니터링 체계 구축 방안도 고민한다.
심평원은 "이상 진료영역 발굴을 위한 최적의 감지모델을 활용해서 문제영역에 대한 심사 등 중재역량을 강화하고, 모니터링과 연계한 급여기준 및 수가 개선 등으로 사전적 건강보험 지출 관리기능을 확립하며 합리적 의료이용을 실현해 나가겠다"고 밝혔다. |
