“최근 건강보험 심사 청구건수가 연간 13억건에 달합니다. 이 규모는 사람이 감당할 수 있는 분량이 아닙니다. 따라서 최근에는 빅데이터 기반 분석심사, 경향심사로 부당청구 감시 환경이 바뀌었습니다. 과거에는 사후에 적발하는 방식이었다면 지금은 사전에 자율 시정하는 쪽으로 심사 패러다임이 바뀌고 있습니다. 그게 실질적으로 의료환경에도 맞습니다.”
정재욱 보건복지부 건강보험정책국 보험평가과장은 11월 15일 정부세종청사에서 전문기자협의회 취재를 통해 부당청구 기관에 대한 심사 패턴이 변화하고 있다며 이같이 말했다.
정 과장은 “행정처분할 의료기관을 선정하는 방식에 많은 노하우가 쌓여 이제 부당청구 감시 시스템이 갖춰졌다”며 “최근 분석심사, 경향심사로 패러다임이 바뀌면서 빅데이터를 통해 특정 의료기관의 수치가 두드러지는 부분을 한눈에 확인, 해당 자료를 받아보고 이를 토대로 재조사할 것인지, 현지조사가 필요한지 등을 검토하게 된다”고 설명했다.
그는 분석심사 결과 부당청구가 의심되는 기관을 적발했다고 해서 바로 처분하는 것은 아니라고 말했다. 행정처분 절차에 따라 해당 의료기관에 소명할 수 있는 기회를 주고 소명자료를 요청하기도 한다는 것. 특히 행정처분보다는 요양기관이 먼저 시정할 수 있는 기회를 주는 방향으로 운영하고 있다고 강조했다.
정재욱 과장은 “물론 거짓청구는 무조건 현지조사를 가야 한다”며 “기획조사는 통상 1년에 1~2건 정도 진행한다”고 소개했다.
그는 현 정부의 건강보험 재정 건전화 추진에 대한 질문에 “그건 어느 정부나 지속적으로 노력을 해야 하는 부분”이라면서 “시대 환경에 맞게 갈수록 청구건수가 늘어나면서 심사 인력으로는 감당할 수 없어 시스템적으로 접근해야 하며, 빅데이터가 쌓이면서 특정 지표 등 진료 추세 분석을 통해 사전 예방에 중점을 둬 점검을 해나갈 예정”이라고 답했다. 물론 이 경우에도 자율 시정을 우선하고, 이후 소명 자료를 요구하는 등 절차를 밟아 진행한다고 강조했다.
정 과장은 또 “앞으로 AI 예측모델을 도입해 빅데이터 딥러닝을 통해 심사를 진행할 계획”이라며 “최근 건강보험공단에서 사무장병원 대상 심사시스템 개선을 위한 연구용역을 진행 중인 것으로 알고 있으며 보건복지부도 그같은 맥락에서 모형을 개발, 적용하는 방안을 강구 중”이라고 소개했다.
한편 정 과장은 지난 6월말부터 보건복지부가 안과 백내장 과잉수술 관련 현지조사를 실시한 것과 관련해 “현재 상황에선 결론이 나오려면 올해를 넘길 가능성이 크다”며 “환수를 결정하고 산정 기준 위반 여부, 즉 착오청구나 거짓청구 등에 따라 산정금액을 확정하고 이 부분이 서로 합의되면 통지한다. 특히 거짓청구의 경우에는 시간이 더 걸린다”고 했다.
보건복지부는 전국 10여 곳의 백내장 과잉수술 의심 의료기관에 대한 긴급 현지조사를 통해 이 가운데 소수의 기관에 대해 건강보험 급여 관련 부당청구 사례를 확인한 것으로 전해졌다.
