‘급여항목’ 이상여부 선별→선제적 건보 지출 관리

심사평가원이 사전적 건강보험 지출 관리를 위한 기존 급여항목의 이상여부 선별에 나섰다.

급여 항목들의 이상감지 모니터링을 통해 문제영역을 파악한 후 선제적으로 건강보험 지출 낭비에 대비한다는 계획이다. 

건강보험심사평가원은 최근 '진료경향 이상감지 모델 개선' 연구 계획을 밝혔다. 

현재 보건의료계는 급격하게 변화하는 의료 환경을 상시적으로 반영할 수 있는 보건의료 빅데이터 기반의 거시적 진료경향 모니터링 활용 필요성이 부각되고 있다.

기존의 급여항목 이상감지 모니터링을 통해 감지된 항목 중 분석 대상항목을 선별·분석해 경향기반 분석심사 업무 등에 활용하고 있지만, 문제영역 타겟팅에는 한계가 있다는 지적이 제기되어왔다. 

진료경향 이상감지 분석모델은 의료행위 수가 등 단일 항목의 진료비 증감률, 예측오차율 지표를 토대로 이상감지 항목을 추출하고 있다. 

이에 심평원은 "다양한 분석관점과 AI 등을 적용한 고품질의 이상 진료경향 감지모델 고도화를 통해 문제영역에 대한 적정 진료 기반을 마련할 예정"이라며 "선제적 건강보험 지출 관리체계를 정립할 것"이라고 배경을 설명했다. 

연구의 추진 방향은 ▲현행 이상감지 모니터링 업무 진단을 통한 개선방안 마련 ▲관련 부서와 협의체 운영 등 의견 적극 반영 ▲다양한 분석관점 적용한 이상감지 모델 개발로 업무 활용도 제고 등으로 진행된다. 

진료비 변동 등을 종합적으로 분석해 중점 관리대상 문제영역을 발굴할 수 있는 체계적인 감지모델을 개발한다.

이를 위해 이상감지 영역의 활대, 분석단위 그룹화, 유의미한 의료이용 지표 개발 등을 진행할 예정이며, 이상감지 적용 제외기준 등 합리적인 기준도 검토한다. 

AI 기술을 적용한 이상감지 모델 개발을 위해서는 이상감지 분야에 도입하고 있는 머신러닝, 딥러닝 방법론을 분석하고, 분석모델에 신기술 적용과 사례를 살펴본다.

또한 기존모델, 고도화 모델, 신기술 적용 모델 간 비교 평가 및 우수성 입증을 통해 활용성을 높인다는 계획이다. 더불어 감지모델의 시스템화와 지속적인 운영을 위한 가이드를 제시한다. 

심사평가원은 "이상 진료영역 발굴을 위한 최적의 감지모델을 활용해 문제영역에 대한 심사 등 중재역량을 강화하게 될 것"이며 "이상감지 모니터링과 연계한 급여기준 및 수가 개선 등 사전적 건보 지출 관리기능을 확립하고 합리적 의료이용 실현이 가능할 것"이라고 기대했다.