보건복지부는 데이타 마이닝(Data Mining) 기법을 이용해 의원급 의료기관의 부정청구에 대한 상시 감시체계를 운영키로 했다고 26일 밝혔다.

데이타 마이닝 기법은 건강보험심사평가원의 요양기관의 진료명세, 진료비 청구경향등 종합적인 정보를 이용해 데이터간 관계·패턴·규칙 등을 탐색하고 모형화해 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아내는 방법.

복지부는 데이타 마이닝 기법을 통해 건강보험 현지조사 대상기관을 선정할 방침이다.

지금까지 현지조사대상 기관 선정은 진료비 심사 및 수진자 조회를 통해 부정청구 개연성이 있는 기관, 민원제기·언론 보도로 사회적 이슈가 된 기관을 대상으로 했다.

복지부는 하지만 앞으로는 기존 방법에다 데이타 마이닝 기법을 적용해 현지조사(연 12~15회)때마다 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측하고 이에 따라 현지조사 대상기관을 선정하게 된다고 설명했다.

이 부정청구 예측 모델은 전문가의 참여와 외부 전문기관의 감리등을 거쳐 2003년 기본 모델이 개발됐으며, 모의운영 및 시범적용을 통해 올해 9월 보완과 검증을 완료했다.

복지부는 실제로 지난 5월24일부터 7월1일까지 45개 기관을 선정해 현지조사한 결과 37개 기관에서 부정청구가 확인돼 82.2%의 높은 적중률을 나타냈다고 밝혔다.

복지부 앞으로 의원급을 대상으로 개발된 모델을 치과의원과 한의원 등 모든 요양기관으로 확대 개발하고 건강보험 진료비 뿐 아니라 의료급여 진료비 부정청구 방지에도 적용할 방침이다.