[메디칼업저버 정윤식 기자] 매년 불법유형이 지능화되고 있어 단속에 난항을 겪는 사무장병원을 인공지능(AI) 등 최첨단 IT 신기술과 빅데이터를 활용해 감지할 수 있는 모형이 개발될 수 있을까?

국민건강보험공단이 그 가능성을 확인하기 위한 연구에 착수해 주목된다.

건보공단은 최근 과제명 '신기술을 활용한 의료기관 적정관리 선진화 방안 연구'를 입찰 공고했다.

건보공단에 따르면 사무장병원은 지속적인 단속으로 신규개설은 감소했으나 기존에 진입한 기관이 지속적으로 문제를 발생시키는 실정이다.

현재 건보공단은 회귀분석 등의 통계적 방법을 통해 사무장병원을 분석하고 감지한다.

하지만 관리체계를 강화해도 매년 의료기관 개설 불법유형이 지능화되고 있어 현 모니터링 및 감지시스템에 의한 적발에 한계가 있다는 게 이번 연구 시작의 계기인 것이다.

내용을 살펴보면 우선, 기존 분석모형과 지표 평가에 대한 개선방안이 연구된다.

사무장병원 조사 담당자 등 실무자 경험과 건보공단 데이터 특성을 반영한 변수를 색출하고 실무에 적용할 수 있는 분석방법을 모색하겠다는 의미다.

이를 바탕으로 머신러닝, 딥러닝 같은 IT 신기술 적용을 위한 학습 데이터 구축 방안을 마련하고 신규 발굴 자료 등을 활용한 입력 변수, 관리유형 불법개설을 분류한 출력 변수를 생성할 방침이다.

이는 신기술을 활용한 불법개설 예측·감지 최적관리모형을 개발하겠다는 것인데, 이 과정에서 기존 시스템과의 성능 비교가 이뤄질 예정이다. 

이 같은 최신기술을 이미 적용한 예측모형 활용 사례를 조사해 기술적용의 실효성도 분석한다.

예를 들어 딥러닝 신기술을 적용한 'FDS(Fraud Detection System)' 등을 들 수 있다.

FDS란 '이상금융거래탐지시스템'을 말하는데, 결제자의 다양한 정보를 수집해 일정한 패턴을 만든 후 패턴과 다른 이상 결제를 잡아내고 결제 경로를 차단하는 보안 방식이다.

보안 솔루션에 의존하던 기존 보안과 달리 빅데이터를 바탕으로 적극적인 보안 개입을 하는 것이 특징으로, 사무장병원 및 불법개설 의료기관 모니터링에 FDS와 비슷한 형태의 시스템 도입이 가능한지 분석될 전망이다.

건보공단 관계자는 "지능화·다양화되는 불법개설 유형에 대한 선제적 대응으로 불법개설 기관 조기 적발을 위한 감지시스템 고도화 기반 마련이 이번 연구의 목적"이라고 설명했다.

그는 이어 "아직 연구용역 공고 단계라 어떤 식으로 신기술을 활용해 시스템이 구성될지는 모른다"며 "기존 사무장병원 관리 시스템의 업그레이드 개념으로 새로운 모형 추가해 개발하고자 한다"라고 덧붙였다.