앞으로 의료기관의 건강보험 진료비 부당청구를 방지하는 상시 감시체계가 도입된다. 보건복지부는 26일 요양기관의 진료행태, 진료비 청구추이 등을 분석ㆍ예측하는 ‘데이터 마이닝(Data Mining)’ 기법을 도입, 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측하고 그 결과를 토대로 현지조사 대상기관을 선정할 방침이라고 밝혔다. 이 시스템은 IT기술을 활용해 건강보험심사평가원에 축적된 요양기관의 진료명세, 진료비 청구경향 등 종합적 정보를 이용, 데이터간 관계ㆍ패턴ㆍ규칙 등을 탐색하고 모형화해 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아내는 것(Data Mining)이다. 지금까지 현지조사 대상기관 선정은 진료비 심사 및 수진자 조회를 통한 부정청구 개연성이 있는 기관, 민원제기ㆍ언론보도로 사회적 이슈가 된 기관 등을 조사대상으로 선정했다. 이에 따라 앞으로는 새로운 부정청구 예측모델을 적용해 현지조사마다 부정청구 가능성이 높은 요양기관을 예측한 뒤 현지조사 대상기관을 선정하게 된다고 복지부는 설명했다. 부정청구 예측 모델은 전문가의 참여와 외부 전문기관의 감리 등을 거쳐 지난해 8월 기본 모델이 개발됐으며 모의운영 및 시범적용을 통해 지난달 보완과 검증을 마쳤다. 실제 지난 5월 말부터 7월 초까지 45개 기관을 선정해 현지조사 결과 37개 기관에서 부정청구가 확인돼 82.2%의 높은 적중률을 나타냈다. 복지부의 한 관계자는 “이번 기법의 도입으로 올바른 건강보험 진료비 청구 풍토가 조성되리라 기대한다”며 “이 모델을 치과의원ㆍ한의원 등 모든 요양기관으로 확대할 계획”이라고 말했다.