[메디칼업저버 김나현 기자] 정부가 인공지능(AI)을 적용해 과다·부적정 이용 등 진료경향 이상감지 분석모델을 고도화한다.

건강보험심사평가원은 최근 진료경향 이상감지 모델 개선 위탁연구를 8000만원의 예산으로 공고했다.

빅데이터에 기반한 거시적 진료경향 모니터링을 활용해 심사 등 관리영역을 전방위적으로 발굴하고 연계할 필요성이 있다는 것이 연구 배경이다.

현재 심평원은 급여항목 이상감지 모니터링을 통해 감지된 항목 중 분석 대상항목을 관련 부서에 연계하고 있다.

진료경향 이상감지 분석모델은 단일 항목별 진료비 증감, 예측오차율 지표를 기준으로 이상감지 항목을 추출하고 있다.

이를 기반으로 중재필요 항목을 선정한 후 분석심사 등 결과에 연계하거나 활용 중이지만, 진료비 외 문제영역 타겟팅에는 한계가 있다.

심평원은 "다양한 분석관점 및 신기술을 적용한 고품질 이상 진료경향 감지모델 고도화를 통해 문제영역에 대한 적정 진료 기반을 마련하고 건강보험 지출 관리체계를 정립할 것"이라고 목표를 제시했다.

지난해 심평원은 진료비 심사의 품질 향상을 목표로 '심사 AI 프로젝트' 8개 과제를 선정한 바 있다. 여기에는 착오 청구항목 예측모델 개발, 진료경향 이상감지 모델 개발 등이 포함됐다.

이번 연구에서도 AI기법 등 신기술이 적용된 감지모델을 개발하는데 중점을 둘 전망이다.

심평원은 "진료비 변동과 의학적 타당성을 종합분석해 중점 관리대상 문제영역을 발굴할 수 있는 체계적인 감지모델을 개발할 것"이라고 설명했다.

구제적으로 보건의료데이터에 적용 가능하고, 진료경향 등 관련 특성이 유기적으로 반영된 감지단위·지표를 개발한다.

현재 진료비 위주의 지표에서 실시횟수 등 의료이용 지표로 확대 가능성을 검토하고, 행위·치료재료·약제 대상 이상감지 적용단위도 세분화한다.

또 최소금액, 최소횟수 등 이상감지 적용에서 제외할 수 있는 합리적인 기준도 검토한다.

이를 종합해 개발된 모형은 실무적용 방안을 모색한다. 이 과정에서 데이터 학습 적용 주기, 활용 자료 범위 등을 구체화할 계획이다.

심평원은 진료경향 이상감지 모델을 개선하는 과정에서 관련 부서와 협의체를 운영하는 등 의견을 적극 반영하겠다고 강조했다.

심평원은 "최적의 감지모델을 활용해 문제영역에 대한 심사 등 중재역량을 강화할 예정"이라며 "이상감지 모니터링과 연계한 급여기준 및 수가 개선으로 사전적 건강보험 지출 관리기능 확립 및 합리적 의료이용을 실현할 것"이라고 기대했다.