등록번호	보험관리과-4555		사회복지주사		서기관			보험관리과장			연금보험국장		사회복지정책실장(의견있음)		차관		장관
등록일자	2004.10.20
																		10/20
			김우중		김홍			김정석			송영중		문창진		송재성		김근태
결재일자	2004.10.20
공개구분	공개
			협조자

건강보험 요양기관 부정청구 감시를 위한

Data Mining 기법 적용 방안

의견있음

문창진(사회복지정책실장/사회복지정책실) Data Mining 기법을 건강보험 뿐 아니라 의료급여 요양기관에도 적용함이 바람직

보 건 복 지 부

보험관리과

Ⅰ. 개 요

□ Data Mining의 개념

○ 대용량 데이터를 이용하여 데이터간의 관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 이를 모형화하여 유용한 정보로 변환하고 의사결정에 활용

⇒ 심평원의 Data Ware House에 축적된 요양기관의 진료명세 등 종합적 정보를 활용, 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아냄

□ 추진배경

○ 지금까지의 부정청구 요양기관 선정 시스템을 보완

- 심사결과 진료비지표 상위기관 및 수진자 조회를 통한 부당청구 개연성이 있는 기관과,

- 민원․언론보도로 사회적 이슈가 된 기관 등을 조사대상으로 선정

○ 최신 분석예측 기법인 Data Mining 기법을 적용, 모든 요양기관을 대상으로 부정청구 가능성을 예측하는 부정청구 상시감시시스템 마련

□ 추진경과

○ 의과의원급에 대한 현지조사 대상기관 선정 모델개발(2003. 8)

○ 모델 시범적용(2003. 9)

- 10개 기관을 대상으로 현지조사한 결과 40%의 적중률로 모델보완 필요성 제기

○ 시범적용 결과 분석 및 모델 보완 개발(2004. 4)

○ 업무적용(2004. 5～7)

- 보완 개발된 모델을 적용하여 45개 부정청구 의심기관을 선정, 현지조사

Ⅱ. Data Mining Model의 주요내용

□ 후보변수의 선정

○ 1단계 : 기존의 업무 경험치를 이용하여 부정의 개연성이  예측되는 항목과 요양기관의 일반적 특성을 후보변수로 선정

(수진자당 요양급여비용총액, 수진자당 내원일수, 행위료비율, 진찰료단독청구비율, 표시과목, 월별건당요양급여비증가율 등)

○ 2단계 : 1단계 후보변수가 가진 데이터의 특성에 따라 다양한 변수 가공 후 통계기법에 의거 유의성이 높은 변수를 채택

(단위기간 동안 여러 병원을 다니는 환자의 비율 등)

○ 3단계 : 2단계 채택 후보변수에 대해 진료 구간별 유의성을 검증하여 모든 진료 구간에서 유의한 변수만 채택

(수진자당 내원일수, 상병 종류수, 진찰료 단독청구건 비율, 표시과목 등)

○ 4단계 : 3단계에서 채택된 후보변수를 적용한 모델 생성 및 검증 결과를 중심으로 후보변수의 적정성 검토(최종 21개 변수 채택)

주상병종류수, 노인수진자비율, 6월동안 2개이상의 요양기관을 다니는 환자비율, 수진자당내원일수, 월별 동일수진자 발생비율, 월별 동일수진자의 내원일수 발생비율, 조정건율, 조정액율, 종별가산율이 적용되는 행위료 비율, 진찰료 단독청구건 비율, 건당 내원일수 증가율, 월별건당요양급여비용 증가율, 의사1인당 월별일평균총요양급여비용 증가율, 건당요양급여비용 지표, 내원일당 요양급여비용 지표, 수진자당 내원일수 지표, 수진자당 요양급여비용 지표, 최근 개설후경과일, 표시과목 등 □ 사용된 주요 모델링 기법

○ 신경망(Neural Network) 기법

- 데이터로 부터의 반복적인 학습과정을 거쳐 데이터에 내재되어있는 패턴을 찾아 분류 및 예측

○ 로지스틱회귀분석(Logistic Regression) 기법

- 각각의 변수들에 의해 부당일 확률값을 나타내는 함수식을 이용, 분류 및 예측

○ 의사결정나무(Decision Tree) 기법

- 부당기관과 정상기관을 분리할 가장 효과적인 변수부터 시작하여 더 이상 분류 효과가 없을 때까지 반복 분류

□ 모델 검증

○ 검증 방법

- 검증의 객관성 보장을 위해 모델생성에 사용하지 않은 자료사용

- 모델생성 시 추출된 부당가능확률 결과를 검증 시 추출된 부당가능 확률과 비교․평가

- 각 모델별 판정결과와 ‘02. 1～03. 8까지 실시한 현지조사 결과와의 일치여부 검증

○ 모델 검증결과

- 부당가능 상위기관(10%)에 대한 구간별 적중률 : 약 77～86%

- 무작위 추출시의 부당점수를 기준으로 비교한 적중률

: 의사결정나무모델 87.1%, 신경망모델 82%, 로짓모델 84.5%

□ 모델의 실제 현지조사 업무 적용

○ 조사개요

- ‘04. 5. 24 ～ 6. 12,  15개 의원을 마이닝에 의해 선정 조사

- ‘04. 6. 23 ～ 7. 1,  30개 의원을 마이닝에 의해 선정 조사

○ 조사결과

- 45개 조사기관중 37개 기관의 부당청구 확인

⇒ 부당기관 적중률 82.2%로 시스템 개발은 성공적인 것으로 판단

* ‘03년도 의과의원급 부당 적중률 : 80%

- 추정 부당금액(196,350천원)과 예상 행정처분은 비교적 낮음

⇒ 시스템 보완과 부당청구 유형의 변화 등에 대비한 적용결과의 지속적인 분석 및 모델 개선 작업 필요

□ 모델 적용에 따른 기대 효과

○ 최신기법을 활용한 지능화 분석으로 업무의 과학화

○ 과학적 기법을 이용한 불특정 다수 요양기관 적용으로 사전적 예방 효과 거양

○ 합리적이고 객관적인 조사 대상기관 선정으로 대외 신뢰도 제고

○ 올바른 청구풍토 확립 및 보험재정보호에 기여

Ⅲ. 향후 추진계획

□ 시스템을 활용한 현지조사 대상기관 선정 방침 전파(‘04. 10)

○ 요양기관의 올바른 진료비 청구를 유도하고 국민의 신뢰도 제고

○ 대한의사협회, 병원협회 등 관련 단체를 통해 회원에 전파

□ 시스템 활용(‘04. 10 ～ )

○ 의과의원급 현지조사 대상기관 선정시 적용(30～50%)

○ 현지조사 적용결과 분석 등 지속적인 유지관리 및 개선

□ 시스템 확대(2005. 1 ～ )

○ 적용 가능성이 높은 분야에 단계적 확대

- 요양기관 종별(치과, 한의원 등) 모델 개발

- 표시과목별 요양기관 특성 또는 상병별 특성이 반영된 모델개발

○ 여건 변화에 따른 리모델링(의과의원급)

○ 업무담당자별 심화교육으로 전문적인 모델 활용