건강보험심사평가원이 인공지능(AI) 기술을 실제 심사 업무에 직접 적용, 효율성을 극대화하는 '이중 심사(Dual-review) 프로세스' 도입을 제안해 주목된다.

기존 AI 시스템이 단순한 영상 판독 보조 역할에 그쳤다면, 이번에 제안된 모델은 AI가 급여 인정 가능성이 높은 사안을 직접 분류·심사하고 전문 심사위원은 고난도 심사에 집중하는 방식이다.

심평원 심사평가정책연구소(연구책임자 김동환 부연구위원)는 최근 이 같은 내용을 담은 'AI 의료영상 판독시스템을 활용한 심사 효율화 방안 마련' 연구 보고서를 공개했다.

판독 정보‧심사연계 부재…'이중 심사' 모색

보고서에 따르면, 심평원은 지난 2022년 척추질환을 시작으로 2023년 슬관절골관절염 등 단계적으로 AI 의료영상 판독시스템을 구축해 운영 중이다.

그러나 현재 시스템은 영상 판독 값만 제공할 뿐 심사 결과와 유기적으로 연계되지 않아 실질적인 심사 시간 단축이나 업무량 감소 효과는 미미하다는 평가다.

이에 연구팀은 의료영상 청구 건을 'AI 판독심사'와 '전문 판독심사' 두 가지 트랙으로 동시에 분류, 진행하는 '이중 심사 프로세스'를 대안으로 제시했다.

이는 급여 인정 확률이 매우 높은 건을 AI가 자동으로 분류해 심사 완료 처리하고, 전문가 판단이 필요한 영역만 기존대로 심사하는 방식이다.

4개질환 모델서 '자동 심사' 가능성 확인…오차범위 5% 이내

연구팀은 2024년 심사 데이터를 기반으로 AI 판독값과 심사 결과(급여인정 여부)를 분석해 모델의 타당성을 검증했다.

그 결과, 척추측만증을 비롯해 ▲척추성형술 ▲슬관절골관절염 전치환술 ▲요로결석 등 4개 모델에서 AI 판독심사 적용이 가능한 것으로 나타났다.

구체적으로 연구팀은 '분류 적절 순수도(Subset Purity)' 95% 이상을 기준으로 AI가 심사할 수 있는 영역을 선별했다.

주요 분석 결과를 살펴보면, 슬관절전치환술의 경우 3단계 분류 기준 적용 시 전체 청구 건의 48%를 AI가 전담할 수 있는 것으로 분석됐다. 이때 급여 인정률은 96.4%로 높은 정확도를 보였다.

척추측만증은 전체 27.4%를 AI 심사로 분류할 수 있으며(급여인정률 97.5%), 척추성형술은 11.1%(급여인정률 95.5%)를 AI가 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 

요로결석의 경우 전체 평균 급여인정률이 99.5%에 달해 별도 복잡한 분류 없이도 AI 심사 적용이 가장 용이한 모델로 평가됐다.

업무량 최대 47% 감소 전망…단계적 도입 필요

이러한 이중 심사 프로세스가 도입될 경우 심사 효율성이 대폭 향상될 것으로 전망된다.

연구 시뮬레이션 결과, 슬관절 전치환술 심사 업무량은 최대 47.0% 감소하고, 척추측만증은 23.9%의 업무량 감소 효과가 예상됐다. 전체적인 심사 효율 수준 역시 모델별로 2.8%p에서 최대 14.4%p까지 개선될 것으로 예측됐다.

다만 연구팀은 AI 전면적인 도입보다는 '단계적 적용'을 강조했다. 초기에는 보수적인 기준(1단계)을 적용해 안전성을 확보하고, 이후 모니터링을 통해 기준을 점차 완화(2~3단계)하는 방식이다.

아울러 AI 심사 신뢰성을 보장하기 위해 매년 AI 처리 건수의 5%를 무작위 추출, 전문 심사위원이 사후 점검하는 모니터링 체계 구축도 병행할 계획이다.

김동환 부연구위원은 "이번 연구는 AI 역할이 단순 영상 판독을 넘어 심사 영역 전반으로 확장될 수 있는 가능성을 입증한 것"이라며 "향후 시스템 고도화와 점진적인 적용을 통해 전문 심사인력의 업무 부담을 줄이고 심사 효율성을 제고하겠다"고 밝혔다.