부정급여 적발시스템(BMS·Benefits Management System)만으로는 잡아내기 힘든 병의원-환자 간 짬짜미, 사무장병원, 증대여, 자동차보험 나이롱 환자 등을 잡아내는 새로운 시스템이 내년 도입될 예정이다.

최근 국민건강보험공단은 수진자 분석마트 구축사업 착수보고회를 가졌다.

이번 사업을 맡은 기관은 앞으로 4개월간 1억5000여만원을 들여 부당수급, 보험사기, 증대여 등을 잡을 수 있는 모형을 제작, 내년부터 시범운영에 들어간다.

그간 부당청구를 잡아내는 기전은 많았지만, 증대여나 도용 등 수진자의 부정행위에 대해서는 적발하기가 어려웠다. 게다가 올해 7월 무자격자 진료 제한이 시작되면서 건강보험증 부정사용 가능성이 커졌다.

이에 건보공단은 통계 및 업무 등을 기반으로 적중률 높은 부정수급 모델을 개발하는 것. 이는 공단 빅데이터와 업무노하우, 통계 등을 통해 요인을 도출, 부정수급의 모델을 개발하는 작업이다.

특히 지역별로 다른 특성을 적용해 맞춤형으로 모형을 만들 예정이다. 예를 들어 인천지역에서는 부인과 질환 등 요실금 청구내역이 많은 점, 부산지역에서는 자동차 관련 청구내역이 많은 점, 충청지역은 척추질환의 과잉청구, 장기입원 등이 많은 점 등의 특성을 고려해 여러가지 모형을 제작하는 것이다.

또 조사대상을 다양하게 선정할 수 있도록 수진자 분석마트를 구축한다.

여기에서는 건보공단 내부 자료 뿐 아니라 소방방재청, 심사평가원, 금감원, 경찰청, 출입국 등 다양한 외부자료를 활용할 계획이다.

이러한 빅데이터로 보험사기, 대형사고 등 이슈가 되는 부정유형·진료패턴을 분석, 이는 이상감지가 가능한 분석마트가 되는 것이다.

증도용의 경우 수진자의 출국 중 수진건, 입원 중 수진건, 수진 지역간 거리 발생, 성별·연령·과거병력, 형제·자매 자격중지자 연관상병 수진내역 등의 자료를 통해 모델을 만든다.

이때 2곳 이상 병원에서 진료가 발생한 수진자를 걸러내고, 이중 원거리 2곳 이상의 요양기관에서 진료했으며 질병간 상관관계가 무관한 사람을 '의심'건으로 도출, 이들을 현지확인하는 식으로 운영된다.

상해요인은 경찰청 교통사고 및 폭행 관련 수진건, 사업장 유형별 질병 발생 및 연관도 등의 자료로, 보험사기는 개·폐업 반복, 이송·내방병원 분석, 단기간 전원·입원 반복, 경증질환 장기입원 등의 자료로 모델을 구축하게 된다.


"완성도 높이기 위해 사례, 빅데이터 활용에서 SNS 분석까지"

여기에서 그치지 않고 보다 완성도를 높이기 위해 소셜네트워크를 분석하는 등 최신분석기법도 적용한다.

주로 사람 간의 공모에 의해 발생하므로 사회관계망을 조사해 정확도를 높이기 위한 작업이다.

트위터나 페이스북, 블로그 등 개인이 운영하는 소셜네트워크를 분석해 알려지지 않은 '사기'그룹을 발견, 의심그룹을 걸러내는 방식이다.

또한 SNS의 텍스트를 분석해 새로운 부정유형 사례도 도출해낼 계획이다. 특히 이는 브로커를 중심으로 한 보험사기와 연관된 사무장병원의 유형을 분석하는 데 유용할 전망이다.

구축사업 용역을 맡은 기업은 "기존에는 경험에 의해 조사대상을 선정해 근거가 부족했다"며 "수진자 분석마트라는 과학적인 기법으로 대상을 선정하면 보다 효율적이면서 객관적인 대상 선정이 가능해질 것"이라고 내다봤다.

이어 "대상 발췌 후에도 정보관리실에 의뢰해야 하는 어려움으로 시간적, 행정적 낭비가 심했다"며 "이제는 발췌 조건을 맞춤형으로 변경할 수 있어 정보관리실 별도 요청 없이 심사, 분석이 가능해질 것"이라고 예상했다.

해당 시스템은 올해 말 완성되며, 내년 시범운영 후 2016년부터는 고도화작업에 들어가게 된다. 이렇게 되면 공단은 요양기관을 대상으로 한 부당청구를 잡는 BMS부터 수진자의 부당한 이용을 색출하는 수진자 분석마트까지 총체적인 시스템을 갖추게 된다.