[메디칼업저버 신형주 기자] 정부가 현지조사 대상 선정 고도화를 위해 빅데이터 기반 AI 예측모델 기법을 도입할 것으로 보인다.

국민건강보험공단은 최근 사무장병원 가능성이 높은 요양기관을 선별하기 위해 인공지능(AI) 기반 예측모형을 개발하고 있다.  

보건복지부와 건강보험심사평가원은 건보공단의 사무장병원 AI 예측모형을 벤치마킹해 부당·거짓청구 및 착오청구 등을 정밀하게 추출할 수 있도록 AI기법 도입 여부를 검토하고 있다.

복지부 출입전문기자협의회 취재 결과, 복지부 보험평가과는 빅데이터가 쌓이면서 특정 지표 등 진료추세 분석이 가능해져 AI 예측모델 도입 여부를 내부적으로 검토하고 있다.

보험평가과 정재욱 과장은 부당·거짓청구 적발 강화는 어느 정부에서나 지속적으로 노력해 왔다며, 청구 건수가 증가할수록 심사인력의 한계가 있어 부당·거짓청구 적발에 대한 시스템적 접근이 필요하다고 설명했다.

정 과장은 "점차 빅데이터가 쌓이면서 특정 지표 등 진료 추세 분석이 가능하다"며 "과거 사후 건별 적발 방식에서 사전 자율 시정으로 심사 패러다임이 변화하는 상황에서 빅데이터를 활용한 AI 예측모델 도입 필요성도 제기되고 있다"고 전했다.

빅데이터를 활용해 부당·거짓청구 기관을 더 정교하게 색출할 수 있다는 것이다.

정 과장은 "최근 건보공단에서 사무장병원 대상 심사 시스템 개선을 위한 연구용역을 진행 중"이라며 "통계청과 관세청 역시 불법행위 적발을 위해 AI 기법을 활용하고 있는 것으로 안다"고 말했다.

또 "건보공단, 통계청, 관세청 등이 유관기관 AI를 활용한 불법행위 예측모델을 벤치마킹해 부당청구 감시시스템을 더 고도화할 것"이라며 "시스템 고도화를 통해 부당청구 적중율과 효율성을 제고할 것"이라고 강조했다.

한편, 보험평가과는 지난 6월 29일부터 진행한 다초점렌즈 백내장 과잉수술 긴급 현지조사를 마무리하고 부당청구 금액 산정을 진행하고 있다.

하지만, 현지조사 최종 결과는 내년 정도 나올 것으로 예상되고 있다.

보험평가과와 심평원은 3개월 간 전국 10여 개 의료기관을 대상으로 긴급 현지조사를 진행했으며, 비급여를 통한 실손보험 청구는 많지만 건강보험에 대한 부당청구는 많지 않은 것으로 파악하고 있다.

다초점렌즈 백내장 과잉수술 의심 의료기관 10여 곳에서 부당청구가 이뤄졌다는 의심이 확인된 의료기관은 단 몇 곳 뿐이라는 것이다.

정 과장은 "현지조사를 했더라도 각 기관별 건 수를 산출해서 심사 결정을 하는 등 통상적인 절차에 따르게 되면 최소 10개월에서 1년 정도 시간이 소요된다"며 "환수 결정하고 산정기준 위반 여부 즉 착오청구, 부당·거짓청구 등에 따라 산정금액을 확정해야 한다"고 설명했다.

이어, "거짓청구일 경우에는 시간이 더 필요하다"며 "부당·거짓청구는 행정처분의 대상으로, 환수금액 결정과 이의신청 등 절차가 더 필요하다"고 덧붙였다.

실손보험업계와 금융당국은 안과 의사들이 백내장이 아님에도 과도하게 백내장 수술을 하고 있어 실손보험 청구가 급증하고 있다고 주장하고 있다.

그러나, 이번 현지조사 중간 결과는 실손보험의 주장과 다르게 현지조사 결과 부당청구가 많지 않은 것으로 나타났다.