과다‧부적정 이용 등 의료기관의 비정상적인 진료경향 모니터링에도 AI(인공지능)와 같은 첨단 기술이 접목될 전망이다.
건강보험심사평가원은 최근 "인공지능을 활용한 진료경향 이상감지 모델 개선 연구에 착수한다"고 밝혔다.
최근 의료환경이 급격하게 변함에 따라, 보건의료 빅데이터 기반의 거시적 진료경향 모니터링을 활용해 심사 등 관리영역에 연계해야 할 필요성이 커지고 있다.
심평원은 급여항목 이상감지 모니터링을 통해 감지된 항목 중 분석 대상항목을 선별, 분석해 경향기반 분석심사 업무 등에 활용하고 있다.
예를 들면 의료행위 수가 등 단일 항목의 진료비 증감률, 예측오차율 지표를 토대로 이상감지 항목을 추출하는 방식이다.
그러나 심사량 자체가 급증하고 건강보험 체계가 점차 복잡해지고 있는 만큼 문제영역 타겟팅에 한계가 있기 마련이다.
이에 다양한 분석관점 및 신기술(AI) 등을 적용한 고품질 이상 진료경향 감지모델 고도화를 통해 문제영역에 대한 적정 진료 기반을 마련하고 선제적 건강보험 지출 관리체계를 정립한다는 목적이다.
구체적으로는 이상 진료경향 감지 모델을 위해 모니터링 대상 및 이상징후에 대한 정의와 특성을 규정하고, 이상감지 관련 국내외 활용 사례나 제도를 살필 예정이다.
또 현재의 이상감지 모니터링 업무 운영상 문제점을 점검하고 개선 필요사항 등을 진단한다.
이와 함께 진료비 변동 등을 종합적으로 분석, 중점 관리대상 문제영역을 발굴할 수 있는 체계적 감지모델을 개발한다는 것이다.
이상감지 분야에 도입 중인 AI 기술을 적용한 머신러닝, 딥러닝 방법론 제시와 함께 통계적 검증을 통한 활용성을 제고한다.
이밖에도 감지모델 시스템화 및 지속적인 운영을 위한 방안도 제시한다는 목표다.
심평원은 “최적의 감지모델을 활용해서 문제영역 심사 중재역량을 강화하고, 이상감지 모니터링과 연계한 급여기준 및 수가 개선 등으로 사전적 건강보험 지출 관리기능 확립 및 합리적 의료이용을 실현할 것”이라고 강조했다.
한해진 기자 (
