|스물네번째 마당- 데이터마이닝(Data mining)| 독자 여러분, 안녕하세요. 이제 장마가 시작됐네요. 머지않아 태풍도 몰려올텐데요, 약국가는 태풍이 좀 일찍 들이닥친 것 같습니다. 바로 의약품 공급-청구불일치 서면조사 때문이죠. 서면조사는 지난해 심사평가원이 진행했던 청구불일치 약국 데이터 분석의 후속조치의 일환이에요. 그런데 요새 일선 약국가에서는 하소연이 줄을 잇고 있어요. 데일리팜 기자들도 꽤 많은 문의전화를 받고 있답니다. 들어보면 "웬수같은 데이터마이닝" 얘기가 꼭 나와요. 이번에는 '그놈의 데이터마이닝'이 무엇에 쓰는 물건이길래, 약국가를 이렇게 헤집어 놓는지 한 번 살펴볼까요? 폭우에 대비하는 농민의 마음으로 말이에요. 자, 눈을 부릅뜨세요, 시작합니다! 데이터마이닝은 일종의 통계 활용기법이라 할 수 있어요. 백과사전을 살펴보면 '많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견해 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정'을 아우르고 있다네요. 어렵죠? 패스트푸드점을 예로 들어볼까요. 요즘 이런 곳에서 파는 음식들은 햄버거와 후라이드 치킨, 파이, 치즈스틱, 샐러드, 콜라, 환타, 사이다, 아이스크림, 커피 정도를 꼽을 수 있겠네요. 이 메뉴들도 맛과 양에 따라 각각 종류를 달리하고 있고요. 메뉴가 다양하다보니 한 해 매출과 구매 경향을 바로바로 분석, 예측할 수 있어야 새 상품을 기획할 수 있겠죠. 상품은 개발된 것일 수도 있고, 맛있고 경제적인 세트 매뉴일 수도 있고요. 그런데 매뉴 기획과 개발은 그냥 하는 게 아녜요. 여기에 사용되는 것이 데이터마이닝입니다. 햄버거만 사면 콜라를 살 확률, 햄버거와 치킨을 사면 콜라를 살 확률, 햄버거와 치즈스틱을 사면 콜라를 살 확률, 치즈스틱만 사면 콜라를 살 확률 등 POS 데이터를 집계해 보면 고객들의 구매 성향을 가장 유력하게 추측할 수 있어요. 세트 메뉴를 만든다면 당연히 가장 많이 팔릴 메인 매뉴를 통계 추출을 통해 확정한 뒤, 예상 수익까지 가늠하는 기획을 세우는 겁니다. 이 같은 데이터마이닝은 우리 생활 곳곳에 있어요. 신용카드사, 은행, 민간보험사 등 고객을 기반으로 '집계'가 가능한 모든 곳이 해당된다고 보면 크게 틀리지 않을 거에요. 약국에서도 개개별로 POS와 청구 데이터 실적을 갖고 내방고객의 시간, 구매 패턴, 조제 주력상병, 일반약 판매와 조제 비율 등등 갖가지 조합을 갖고 경영분석을 잘하시는 약사님이 많아요. 이것도 일종의 데이터마이닝 활용 예로 볼 수 있답니다. 건강보험에도 이 데이터마이닝이 매우 정교하게 활용되고 있어요. 가장 대표적인 것이 건보공단의 '건강보험 급여관리 시스템(NHI-BMS, 구 FDS)'과 현재 개발 중인 장기요양 '부당감지 시스템(Frud Detection System, FDS)'이죠. NHI-BMS는 건보재정 누수를 막고 부당청구를 근절하기 위해 현지확인과 현지조사 과정에서 가장 유의미하게 나타났던 부당 사례들과 급여자료들을 융합해 적발률을 높인 시스템인데, 개발 초기 의료계의 반발이 극심했었어요. 심사평가원 산하 의약품관리종합정보센터와 급여조사실의 데이터마이닝도 있어요. 요즘 약국가를 '멘붕'으로 몰아넣은 화제의 데이터마이닝이 바로 심평원의 시스템입니다. 양 기관 모두 갖고 있는 데이터마이닝 시스템의 공통점은 요양기관 유형별로 흔하고 뻔한 삭감 사례와 유형들을 그룹핑해 묶고 현지조사 또는 현지확인 전에 그 기획성이나 주제에 맞게 설정해 추출하는 방식으로 운영되고 있대요. 현지조사나 확인 후 또 다시 발견된 통계적으로 유의미한 사례들을 분석해 계속 정교화시키고 있다고 해요. 그 유형과 가짓수도 수십여개에 달하는데, 그룹핑된 유형을 어떻게 조합하느냐에 따라 기하급수적인 교차분석이 이뤄져, 적발률이 100%에 가깝다고 해요. 의약사들이 '현지조사 나오면 안 걸리는 데가 없다더라'고 말하는 것도 이 때문인거죠. 특히나 IT가 발달하고 의약품의 유통과 흐름이 잡히기 시작하면서 제품 출하-구입-(처방-)조제가 정교하게 분석이 가능해져 많은 변화가 생겼죠. 민간보험업계가 보험자 정보를 달라고 틈만나면 주장하는 것도 같은 맥락이죠. 진일보된 건강패턴 분석이나 의약사들이 전혀 몰랐거나 의식하지 못했던 사각지대도 이 데이터마이닝으로 추출, 확인해 낼 수 있게 된 셈이에요. 데이터마이닝이 복잡하고 다양해지는 것이 어찌보면 우리가 사는 세상을 단편적으로 보여주고 있는 것 같기도 하네요. 폭우 조심하세요!

김종대 건강보험공단 이사장은 공공제약사 설립과 관련 "실행 가능성을 내부적으로 검토하고 있는 과정"이라고 말했다. 김 이사장은 21일 국회 건강보험공단 업무보고에서 민주통합당 김용익 의원의 질의에 대해 이 같이 답했다. 김 의원은 "쇄신위원회 보고서를 보면 공공제약사 설립 필요성을 언급하고 있는 데 진행상황을 설명해 달라"고 주문했다. 이에 대해 김 이사장은 "희귀의약품 공급문제나 유통의 비효율성 때문에 공공제약사 설립이나 공공성을 강화해야 한다는 문제제기가 있었고, (건강보험공단은 거기에) 공감했다"고 말했다. 그는 이어 "타당성 검토를 위해 전문가에게 연구용역을 의뢰해 최근 결과를 받았다"며 "현재는 (연구결과로 제시된 내용 등에 대한) 실행 가능성에 대해 검토하고 있는 과정"이라고 설명했다.

오늘 국회 보건복지위서 업무보고 건강보험공단(건보공단)이 보유 중인 건강정보는 8136억건, 규모와 다양성, 질과 양 측면에서 세계적 ' 빅데이터'로 평가받는다. 이 '빅데이터'가 가공돼 연구용, 질병예보, 맞춤형 건강서비스로 제공될 전망이다. 건보공단은 오늘(21일) 열리는 국회 업무보고에 맞춰 이 같은 내용의 '주요 현안 추진현황' 자료를 국회에 제출했다. 20일 보고자료에 따르면 건보공단은 맞춤형 건강서비스 제공을 위해 지난해 6월 '국민건강정보DB' 구축을 완료했다. 자체 보유중인 8136억건의 빅데이터 중 약 747억건이 DB에 담겼는 데, 전 가입자의 10년간 자격과 보험료, 검진결과, 요양기관 정보, 진료내역 및 환자등록 정보, 사망 및 신생아 자료 등이 총망라돼 있다. 건보공단은 "DB규모와 자료의 다양성, 질적 측면에서 양질의 세계적 빅데이터로 평가받는다"고 설명했다. 16개 과제대상 연구용 DB 활용 시범연구사업 착수 활용방안은 다양하다. 건보공단은 우선 '국민건강정보DB'에 수록된 개인정보를 보호하고 대외 접근성(공개)과 활용도를 높이기 위해 '연구용 DB' 3종을 지난 1월 추가로 구축했다. '표본코호트DB', '희귀질병전수DB', '건강검진전수DB' 등이 그것이다. 건보공단은 '연구용 DB'의 완성도와 신뢰도를 높이기 위해 최근 시범연구사업에 착수하기도 했다. 서울대산학협력단 등 16개 기관과 MOU를 체결해 16개 과제의 시범연구사업을 12월까지 진행하기로 한 것이다. 연구유형은 건강관리, 보험급여, 약가, 급여관리 등 6개다. 건보공단은 시범사업 후 '연구용 DB'를 보완해 맞춤형 건강서비스 개발과 학술용 등으로 공개할 예정이다. 다음과 컨소시엄 '질병예보 시스템' 구축 추진 민관협업 형태의 '질병예보 시스템' 개발도 연말까지 추진하기로 했다. 미래창조과학부 빅데이터를 활용한 실용사업에 다음소프트와 민관 컨소시엄 방식으로 참여한 것인데, 건보공단의 건강보험 빅데이터와 다음소프트의 검색엔진인 건강위험징후시스템을 연계해 질병예보를 구축하는 내용이다. 총사업비는 9억8200만원으로 비용은 다음소프트가 6억원을 부담하고 국비로 3억4500만원이 보조된다. 건보공단은 인력과 장소 등을 지원한다. 건보공단은 이 시스템을 통해 급성기 질병(전염병), 다빈도 및 주기적 질병, 다수자 발생 질병 등 예보서비스를 제공해 국민의 질병예방과 건강증진에 기여할 수 있을 것이라고 기대했다. 중장기적으로는 '국민건강정보DB'를 전 국민 맞춤형 건강서비스에 단계적으로 활용한다는 계획이다. 우선 1단계로는 지역별, 질환별, 연령군별, 사업장별 등 인구집단 단위로 맞춤형 건강서비스를 개발해 시행한다. 이어 2단계로는 각 개인의 생애주기별 맞춤형 건강서비스를 개발해 제공한다. 전국 178개 지사와 53개 출장소를 기축으로 만성질환에 대한 예방.건강증진 서비스, 건강상담과 교육 등의 서비스를 지원하다는 것. 인구집단 단위·생애주기별 맞춤형 건강서비스 개발 이밖에 보건의료분야 근거기반 정책개발, 일자리 창출 등 다양한 산업분야에 기초연구자료로도 활용할 수 있도록 DB 정보를 제공하기로 했다. 건보공단은 "생애주기별 맞춤형 건강서비스를 통해 미래 의료비를 절감하고 보장성 강화와 건강보험의 지속가능성 확보, 궁극적으로는 국민의 삶의 질 향상에 기여할 것"이라고 기대했다.

실제 처방된 약보다 싼 약으로 조제한 뒤 원래의 약으로 청구해 1000여만원의 요양급여비를 부당하게 지급받은 약국이 적발돼 업무정지 20일 처분을 받았다. 또 미용 목적의 비급여 IPL 시술을 벌인 피부과 의원은, 환자에게 비급여로 돈을 받고 보험상병으로 조작, 청구했다가 환수와 동시에 면허자격정지 처분을 받았다. 건강보험심사평가원은 이 같은 내용의 요양기관 현지조사 적발 다빈도 사례를 20일 공개했다. 기관당 월평균 부당건수가 5건이 넘는 기관으로, 실제 현지조사 현장에서 적발돼 처분을 받은 사례들이다. 현지조사는 통상 최근 6개월 동안의 진료분을 대상으로 한다. 조사대상 선정과정에서 부당·거짓행위가 상습적이거나 꾸준하게 노출되는 등 고의성이 드러나면 최대 3년 범위까지 소급조사가 이뤄진다. 사례를 살펴보면 A약국에서 대체청구가 빈번해 현지조사를 실시한 결과 총 1003만7090원의 부당금액이 확인됐다. 이 약국의 청구액 대비 부당비율은 0.97%로, 심평원은 업무정지 20일 처분을 내렸다. 부당·허위 청구는 의료기관도 예외는 아니다. 피부과 B의원은 검버섯제거나 IPL 시술 등 피부미용을 목적으로 한 비급여 시술을 한 뒤 환자에게 비용을 징수했다. 그 이후 '지루각화증(L82)' 등의 상병으로 조작해 진찰료와 단순처치 등을 급여비로 청구했다. 이 기관이 청구한 총 부당액은 948만370원으로 6.81%의 부당비율을 보였다. 결국 이 기관은 의사자격면허정지 6개월 처분에 부당청구액을 환수당했다. 일반 검사를 실시하고 정밀 검사인 양 부풀려 청구했다가 과징금 또는 업무정지 처분을 받은 의원도 있었다. C의원은 B형간염표면항원 검사를 일반검사로 한 뒤, 청구할 때는 정밀검사로 행위료를 대체청구했다가 현지조사에서 들통났다. 이 기관이 부풀린 급여비만 1167만9020원으로, 부당비율은 청구액 대비 1.21%다. 복지부는 이 기관에 업무정지 10일을 처분했다. 어린이 단체 비급여 건강검진을 급여로 바꿔 청구했다가 현지조사에서 덜미가 잡힌 경우도 있었다. D병원은 어린이집에서 비급여 건강검진을 실시하고, 급여로 총 5848만5500원을 청구했다. 부당비율은 무려 11.28%로 복지부는 해당 기관에 91일의 업무정지 처분을 내렸다.