MEDI:GATE NEWS 심평원, 인공지능(AI) 기반 심사효율화 방안 고민

기사입력시간 19.04.09 06:20최종 업데이트 19.04.09 06:20

사진: 게티이미지뱅크 [메디게이트뉴스 윤영채 기자] ‘건강보험 보장성 강화 정책’ 등으로 심사물량이 급격하게 증가하고 있는 상황 속에서 건강보험심사평가원이 인공지능(AI) 기반 심사효율화 방안 마련을 고민하고 있다. 8일 심평원에 따르면 9500만원의 예산을 투입한 ‘AI기반 전문심사 선정모형 고도화 연구용역’에 착수하는 것으로 나타났다. 전문심사란 각종 통계기법과 지표 등의 선정기준을 통해 대상기관과 진료항목을 선별, 심사위원이 집중 심사하는 방법이다. 구체적으로 심사직원 심사, 심사위원 심사, 심사위원회 심사가 있다. 이번 연구는 심평원이 기존에 보유한 정형·비정형 빅데이터를 바탕으로 인공지능(AI) 분석 기법을 활용해 심사의 효율성을 높이겠다는 배경에서 시작됐다. 앞서 지난 2017년 심평원은 연구용역을 통해 요양종별 ‘병원’의 전문심사 선정모형 10개를 개발했다. 이후 지난해 병원 전문심사 선정모형을 수정·보완했고 ‘종합병원’의 입원·외래별, 진료과목별 32개 AI모형(DNM: Deep Neural network Model)인 전문심사 선정모형(의과 28개, 치과 4개)을 개발했다. 특히 심평원은 ‘종합병원 심사 효율화를 위한 선정모형 개선 연구’를 통해 기존 전문심사 대상기관 선정모형인 MDM(Multi dimension monitoring system)에서 AI 모형(DNM) 모형으로 변경했을 경우 효과에 대해 분석했다. 기존 MDM 모형의 경우 인력 대비 과다한 심사물량으로 전문심사 업무 부담이 존재했다. 과거에 개발돼 현재의 변화된 의료환경을 반영하기 어려운 것이다. 분석 결과에 따르면 AI(DNM) 기반 전문심사 선정모형으로 기존 방식 대비 심사량에 따라 51.8%의 효율성 향상을 기대할 수 있는 것으로 나타났다. 그간의 분석 결과를 바탕으로 심평원은 다양한 인공지능 분석기법을 활용한 전문심사 선정모형을 제시할 예정이다. 또한 적용단위의 경우 진료과목에서 질병군 단위로의 고도화도 연구를 통해 검토할 방침이다. 구체적으로 살펴보면 상병명과 진료내역 기반으로 환자군을 분류하는 질병군 단위까지 세부적으로 적용 가능한 선정모형을 개발하게 된다. 단순 진료내역 조정 패턴의 한계점을 극복하는 것이다. 심평원은 ‘AI기반 전문심사 선정모형 고도화 연구용역’을 통해 심사여부와 관련성이 높은 상병 코드일부를 선택하기 위한 ‘Attention model’ 개발도 할 예정이다. 전체적인 전문심사 선정 모형을 고도화하겠다는 것이다. 나아가 2017~2018년 개발된 병원급·종합병원급 모형에 대한 고도화도 검토할 방침이다. 최신 심사정보 업데이트를 통한 AI 모형 성능, 활용성·효율성 평가도 하게 된다. 전문심사 선정의 방향성을 제시하기 위해서는 상급종합병원 등 전 종별 확대 가능성도 타진할 예정이다. 이를 위해서는 AI 모형 확대의 중장기적 로드맵이 필요하다. 제시한 선정모형의 실무적용, 지속가능 방안도 구체화하게 된다. 개선모형을 모니터링, 피드백할 수 있는 심사품질 지표 개발도 동반된다. 심평원 심사실은 “개발된 AI기반 모형을 곧바로 활용한 심사대상 선정방법, 실시간 변화하는 진료비 청구에 대해 딥러닝(deep learning)을 통한 지속 업데이트 방안을 제시할 예정이다”라고 밝혔다.

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심평원, 인공지능(AI) 기반 심사효율화 방안 고민

‘AI기반 전문심사 선정모형 고도화 연구용역’ 착수...“질병군단위까지 세부 적용 방안 마련”

[메디게이트뉴스 윤영채 기자] ‘건강보험 보장성 강화 정책’ 등으로 심사물량이 급격하게 증가하고 있는 상황 속에서 건강보험심사평가원이 인공지능(AI) 기반 심사효율화 방안 마련을 고민하고 있다.

8일 심평원에 따르면 9500만원의 예산을 투입한 ‘AI기반 전문심사 선정모형 고도화 연구용역’에 착수하는 것으로 나타났다.

전문심사란 각종 통계기법과 지표 등의 선정기준을 통해 대상기관과 진료항목을 선별, 심사위원이 집중 심사하는 방법이다. 구체적으로 심사직원 심사, 심사위원 심사, 심사위원회 심사가 있다.

이번 연구는 심평원이 기존에 보유한 정형·비정형 빅데이터를 바탕으로 인공지능(AI) 분석 기법을 활용해 심사의 효율성을 높이겠다는 배경에서 시작됐다.

앞서 지난 2017년 심평원은 연구용역을 통해 요양종별 ‘병원’의 전문심사 선정모형 10개를 개발했다.

이후 지난해 병원 전문심사 선정모형을 수정·보완했고 ‘종합병원’의 입원·외래별, 진료과목별 32개 AI모형(DNM: Deep Neural network Model)인 전문심사 선정모형(의과 28개, 치과 4개)을 개발했다.

특히 심평원은 ‘종합병원 심사 효율화를 위한 선정모형 개선 연구’를 통해 기존 전문심사 대상기관 선정모형인 MDM(Multi dimension monitoring system)에서 AI 모형(DNM) 모형으로 변경했을 경우 효과에 대해 분석했다.

기존 MDM 모형의 경우 인력 대비 과다한 심사물량으로 전문심사 업무 부담이 존재했다. 과거에 개발돼 현재의 변화된 의료환경을 반영하기 어려운 것이다.

분석 결과에 따르면 AI(DNM) 기반 전문심사 선정모형으로 기존 방식 대비 심사량에 따라 51.8%의 효율성 향상을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.

그간의 분석 결과를 바탕으로 심평원은 다양한 인공지능 분석기법을 활용한 전문심사 선정모형을 제시할 예정이다. 또한 적용단위의 경우 진료과목에서 질병군 단위로의 고도화도 연구를 통해 검토할 방침이다.

구체적으로 살펴보면 상병명과 진료내역 기반으로 환자군을 분류하는 질병군 단위까지 세부적으로 적용 가능한 선정모형을 개발하게 된다. 단순 진료내역 조정 패턴의 한계점을 극복하는 것이다.

심평원은 ‘AI기반 전문심사 선정모형 고도화 연구용역’을 통해 심사여부와 관련성이 높은 상병 코드일부를 선택하기 위한 ‘Attention model’ 개발도 할 예정이다. 전체적인 전문심사 선정 모형을 고도화하겠다는 것이다.

나아가 2017~2018년 개발된 병원급·종합병원급 모형에 대한 고도화도 검토할 방침이다. 최신 심사정보 업데이트를 통한 AI 모형 성능, 활용성·효율성 평가도 하게 된다.

전문심사 선정의 방향성을 제시하기 위해서는 상급종합병원 등 전 종별 확대 가능성도 타진할 예정이다. 이를 위해서는 AI 모형 확대의 중장기적 로드맵이 필요하다.

제시한 선정모형의 실무적용, 지속가능 방안도 구체화하게 된다. 개선모형을 모니터링, 피드백할 수 있는 심사품질 지표 개발도 동반된다.

심평원 심사실은 “개발된 AI기반 모형을 곧바로 활용한 심사대상 선정방법, 실시간 변화하는 진료비 청구에 대해 딥러닝(deep learning)을 통한 지속 업데이트 방안을 제시할 예정이다”라고 밝혔다.

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윤영채 기자 (ycyoon@medigatenews.com)

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