건보공단, 비급여 수집·분류 AI 활용 연구 진행

1차 코드로 분류 56%…머신러닝으로 90% 이상 가능

건보공단이 비급여 정보를 수집하고 분류하는데 인공지능을 활용하는 연구를 진행하고 있다.

연구는 이제 막 시작하는 단계지만 진단코드로 했을 때 약 56%만 분류 가능하던 것이 90% 수준까지 가능했고, 요양기관의 비급여 가격 정보도 홈페이지에서 수집이 가능했다.

국민건강보험공단 건강보험정책연구원 의료보장연구실 장종원 부연구위원은 29일 SETEC 컨벤션홀에서 열린 ‘제2회 보건의료 BIG DATA 연구 학술대회’에서 ‘Machine Learning을 활용한 비급여 분류 알고리즘 개발 연구’에 대해 발표했다.

장 연구위원은 ▲비급여 관련 업무의 효율성 향상을 위한 대책이 필요하고 ▲추가적·보조적으로 활용 가능한 비급여 정보 수집이 필요하기 때문이라고 연구 필요성을 설명했다.

장 연구위원은 “병원마다 비급여가 달라 표준화 작업 자체가 어마어마한 일이다. 검증하고 표준화하는 것에만 1년 정도 시간이 걸린다고 보시면 된다”며 “매년 보장성 강화는 진행되는데 효과를 바로바로 확인하기 어렵다. 검증 부분의 업무를 줄여야겠다는 생각을 하게 됐고, 임상전문가가 직접 확인하던 것을 인공지능을 활용해 해보려고 하는 것”이라고 말했다.

또한 “현재 전체 9만여개 요양기관 중 1500여개 요양기관으로부터 비급여 정보를 수집하고 있기 때문에 일부 빠지는 항목이 있다”며 “추가적으로 수집하는 방법이 없을까 고민했고, 웹사이트를 통해 추가적으로 수집하면 보조적으로 사용할 수 있지 않을까 생각했다”고 말했다.

공단은 올해 1단계 추진계획을 세우고, 최종적으로는 연구를 통해 비급여 항목 수집, 분류 및 표준화 시스템을 구축하겠다는 목표를 세웠다.

장 연구위원은 “나이브 베이즈라는 분류모형으로 주로 연구했다. 코드로는 현재 약 56%만 분류되고 나머지는 직접 수작업으로 분류해야 하는데 적용해보니 90%까지 분류가 되더라”며 “아직까지 완벽하지는 않지만 이정도만 해도 사람이 직접 해야하는 일이 줄어든다는 것”이라고 말했다.

또한 수집체계 구축에 대해서는 “웹에 있는 특정 정보를 추출하는 기술(스크레이핑), 웹을 정기적으로 방문해 정보를 추출하는 기술(크롤링) 등을 활용해 상급종합병원 홈페이지에서 비급여 관련 정보를 추가적으로 수집했다”며 “비급여 항목과 가격의 최대값, 최소값 등을 수집할 수 있었다. 현재 심평원에서도 제공하고 있는 서비스이지만 여러 분야에 활용할 수 있다는 의미는 있다”고 설명했다.

끝으로 장 연구위원은 이 연구가 비급여 항목 수집, 분류 및 표준화 시스템 구축의 첫 번째 연구라는 것에 큰 의미를 뒀다.

그는 “비급여 자료에 빅데이터 기법을 적용해 비급여 분류체계를 개선하고 정보수집체계를 구축할 수 있는 가능성을 확인했다”며 “이번 연구 및 후속연구를 통해 비급여 분류체계를 개선해 표준화의 방향성을 제시하고, 신뢰성 있는 자료를 구축해 이를 모니터링하는 것이 가능할 것”으로 기대했다.