앞으로 복지부의 현지조사 대상중 30~50%가 데이터 마이닝 기법을 통해 선정된다.

데이터 마이닝 기법은 IT기술을 활용해 건강보험심사평가원에 축적된 요양기관의 진료명세, 진료비 청구경향 등 종합적 정보를 이용, 데이터간 관계ㆍ패턴ㆍ규칙 등을 탐색하고 모형화해 부정청구 개연성이 높은 기관을 찾아내는 것.

복지부는 2일 설명자료를 통해 의원급 의료기관의 부당청구 방지를 위한 상시감시시스템으로 '데이터 마이닝(Data Mining)’ 기법을 도입했다며 앞으로 이 기법으로 현지조사 대상의 30~50%가량을 가려낼 계획이라고 밝혔다.

복지부는 또 내년부터 적용 가능성이 높은 분야에 단계적으로 이 시스템 적용을 확대하고 요양기관 종별 표시과목별 요양기관 특성이나 상병별 특성이 반영된 모델도 개발해 나갈 계획이다.

복지부는 지난 5~6월 이 시스템에 따라 시범적으로 45개 기관을 선정해 현지조사를 벌인 결과 82%(37개 기관)의 적중율을 보였다고 덧붙였다.

복지부 보험관리과 관계자는 "향후 데이터 마이닝을 전체 요양기관에 확대 적용하고 건강보험 뿐 아니라 의료급여 요양기관에도 적용하는 방안도 검토중"이라고 밝혔다.