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건보당국이 진료비를 과도하게 청구하는 것으로 의심되는 이른바 '진료비 이상기관'을 정교하게 찾아내기 위한 새로운 인공지능(AI) 기반 분석 모델을 개발했습니다. 



이 모델은 의료기관의 특성을 세분화하고 진료 항목별 비용까지 분석해 기존 방식보다 효과적으로 이상 징후를 포착할 것으로 기대됩니다. 

8일 건강보험심사평가원(심평원)에 따르면 기존에는 단순히 같은 종류(종별)의 의료기관이라는 이유만으로 진료비를 비교하는 경향이 있었습니다. 
 
하지만 병원마다 진료과목, 환자 구성, 지역적 특성 등이 달라 단순 비교는 한계가 있었습니다. 소위 '가격차별'이 존재하기 때문입니다. 


 
심평원은 이런 문제를 해결하기 위해 의료기관을 유사한 특성끼리 묶어 비교하는 '의료기관 유형화' 방식을 도입했습니다. 

새로운 모델은 먼저 의원을 내과·외과·소아청소년과 등 26개 표시과목별로 나누고, 병원은 100병상을 기준으로 2개 그룹으로 세분화합니다. 

이렇게 비슷한 특성의 기관끼리 그룹화한 뒤 그룹 내에서 통계적으로 평균보다 현저히 높은 진료비(ECI·Episodes-Costliness Index)를 보이는 기관을 1차 선별합니다. 

이때 고정된 기준값(기존 ECI 1.5) 대신 그룹별 진료비 분포를 고려한 통계적 기준(상위 75% 값+3 사분위 범위)을 적용해 유연성과 정확성을 높였습니다. 

 심평원이 2023년 4분기 자료로 시뮬레이션한 결과 새 모델은 기존 방식(ECI 1.5 이상)보다 더 많은 이상 기관을 찾아냈습니다. 의원은 322곳에서 427곳으로, 병원은 2곳에서 24곳(세분화 기준)으로 이상기관이 증가했습니다.  또 특정 항목 비용(항목별 CI)이 높은 곳을 상당수 찾아냈습니다. 

심평원은 새로운 모델을 통해 의료기관 간 정당한 진료비 차이는 인정하되, 비효율적이거나 과도한 진료비 지출은 효과적으로 관리함으로써 건보 재정의 지속가능성을 높이는 데 기여할 것으로 기대하고 있습니다.