보건복지부는 건강보험 현지조사 대상기관 선정에 최신 분석예측기법인 Data Mining기법을 적용한다고 밝혔다.
이번 시스템은 IT기술을 활용하여 심평원의 Data Warehouse에 축적된 요양기관의 진료명세, 진료비 청구경향 등 종합적 정보를 이용, 데이터간 관계·패턴·규칙 등을 탐색하고 모형화하여 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아내는 것(Data Mining)이다.
지금까지의 현지조사 대상기관 선정은 진료비 심사 및 수진자 조회를 통한 부정청구 개연성이 있는 기관, 민원제기·언론보도로 사회적 이슈가 된 기관 등을 조사대상으로 선정해 왔다.
앞으로는 이와함께 새로운 부정청구 예측모델을 적용하여 현지조사시(연 12∼15회) 마다 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측하고 이에 따라 현지조사 대상기관을 선정하게 된다.
부정청구 예측 모델은 전문가 참여와 외부 전문기관 감리 등을 거쳐 지난해 8월 기본 모델이 개발, 모의운영 및 시범적용으로 9월 보완과 검증을 완료했다.실제로 지난 5월24일부터 7월1일까지 45개 기관을 선정, 현지조사 결과 37개 기관에서 부정청구가 확인되어 82.2%의 높은 적중률을 나타냈다고 복지부는 밝혔다.
복지부는 이번 기법 적용으로 요양기관의 올바른 청구풍토가 조성될 것으로 기대했다.
이와함께 현재 의과의원급을 대상으로 개발된 모델을 치과의원·한의원 등 모든 요양기관으로 확대, 개발할 방침이며 특히 건강보험 진료비 뿐 아니라 의료급여 진료비 부정청구 방지에도 이번 기법을 적용할 방침이다.