I.

진료비 청구 삭감 분석시스템 구현을 위한 데이터마이닝기법 활용에 관한 연구

A Study on the Implementation of the Data-Mining Based Claim Reduction System for Hospital Bill

Munro Park*, Hyochan Jeon*, Yoonnyun Kim, M.D., Ph.D.**, Sangjin Yoo Ph.D***

*Dept. of Computer Information, Dongsan Medical Center, Keimyung University, munro@dsmc.or.kr

**Dept. of Medical Informatics, Keimyung University School of Medicine

***Dept. of Management Information Systems, Keimyung University

Abstract: Today, all kinds of profit organizations are facing such dynamic competitive environment as globalization, informatization, and specialization. Organizations that want to survive from fierce competition must be able to cope with these new environment. In other words, organizations may not be guaranteed the survival unless maintaining their own competitive advantage. Hospitals are not the exception. thus, hospitals put their efforts continuously to develop tools and weapons to achieve and maintain the competitive advantage. The claim reduction system for hospital bills is one of the effective competitive weapons. Although the system is designed and developed to increase the hospital's revenue stream by cutting down the rejection rate, many success stories are not reported. Poor implementation, inaccurate data and the lack of user involvement could be cited as the reason. Thus, a better designed system need to be developed to fulfill the goal of the claim reduction system. For this purpose, an alternative system utilizing data mining technique and relation rules algorithm is developed and implemented.

Keyword: claim reduction system, data mining, relation rules algorithm

배 경

1. 연구의 필요성

대부분의 병원은 전자청구시스템(EDI)이 구축되어 있으나 청구삭감에 대한 분석은 비교적 단순한 통계관리를 지원하는 수준이며, 삭감이 발생한 데이터에 대한 원인 분석을 할 수 있는 청구 삭감 관리시스템의 보급은 미비한 상태이다. 청구삭감업무의 주요 목적은 삭감을 최대한 방지하고 삭감이 발생하는 경우 그 사유를 분석하고 재발방지에 노력하는 것이 목적이다. 삭감이 발생하면 병원의 수입이 줄어들 뿐만 아니라 본인부담금에 대한 환불이 발생하게 되어 환자는 진료를 제대로 받고도 병원에 대한 불신이 가지게 되어 병원의 명예에 큰 손상을 입게 된다.

또한 삭감이 많으면 실사대상기관으로 선정될 우려가 많으므로 삭감은 최대한 줄이도록 노력해야 한다. 최근에는 병원들도 환자의 질병 진단이나 질병의 예후 분석, 환자의 특성에 따른 의약품의 부작용 분석, 건강보험 심사원에 요양급여비용 심사 청구에 대한 삭감 분석 등에 데이터웨어하우스와 데이터마이닝을 도입하는 추세이다. 데이터웨어하우스와 데이터마이닝은 앞으로 정보화시대를 맞아 안전한 의사 결정을 위해서 계속 사용될 것이며 병원을 효율적인 경영으로 이끌어 경쟁력을 높이는데 기여할 것이다.

2. 연구의 목적

본 연구의 목적은 삭감분석 업무에 데이터마이닝 기법 중 연관규칙 알고리즘을 사용하여 삭감 상호간의 관계와 진료과별 삭감의 원인을 분석하고, 이후에 수행되는 의사의 진료행위 중 삭감을 유발시키는 원인을 찾을 수 있는 모형을 제시하기 위하여 D 대학병원의 삭감데이터를 가지고 삭감의 특성과 요인을 파악하고 삭감을 예방하는 모형을 구축하여, 구축된 모형에 대한 결과를 검정하고 활용할 수 있는 삭감분석 시스템을 구축하고자 한다.

II. 재료 및 방 법

1. 시스템의 전체 구성 및 개발 환경

본 진료비 청구 삭감 분석시스템에 필요한 하드웨어는 그림 1과 같이 크게 Web Server, Mining Client Server 그리고 Data Warehouse Server로 구성되어 있다. Web Server의 운영체계는 Windows 2000이고 Mining Client Server의 운영체계는 Windows 2000이다. Data Warehouse Server의 운영체계는 Digital Unix 버전 4.0d이고 데이터베이스는 Oracle 7.3.4.5를 이용했다. Mining Client Server의 프로그램 개발도구는 Visual Basic 6.0 Enterprise를 사용했다. 단, 하부 시스템 개발을 위해 고도의 전문적인 기술이 필요한 경우에는 전문 프로그래머에게 자문을 받았으며 프로그램이 진행되는 과정마다 발생되는 문제점은 삭감 담당자와 논의를 한 후 해결하였다.

Fig . 진료비 청구 삭감 분석시스템의 H/W & S/W 구성도

2. 시스템의 데이터웨어하우스 구성도

본 시스템은 청구 삭감 분석에 대한 진료과, 의사, 상병, 진료수가에서 발생되는 삭감 원인을 분석하려고 한다. 이러한 결과를 얻기 위해 삭감사유에 따른 진료과, 의사, 상병, 진료수가별로 요약 및 상세화된 데이터웨어하우스를 설계하기로 한다. 본 시스템의 설계를 위해 기존의 운영계 데이터베이스와 건강보험심사평가원에서 제공하는 심사결과통보서에서 데이터를 추출, 변환 및 정제를 하여 삭감 중심의 데이터웨어하우스를, 단일 목적에 맞는 지역화된 데이터웨어하우스를 각 항목별 데이터마트를 구축하였다.

Fig . 데이터웨어하우스 구성도

3. 조사대상 및 자료수집 방법

D 대학병원에서 진료를 본 환자 중에 건강보험심사평가원에 청구한 2002년 1월□10월 데이터를 표본으로 사용하였다. 운영계 테이터와 청구 데이터, 삭감데이터(건강보험심사평가원 제공)로 추출, 변환, 정제하여, 데이터웨어하우스를 구축하고 삭감분석의 기초 자료로 사용하였다. 이 데이터에는 총 401,490건의 청구건수와 이들 진료 내역에 포함된 품목(진료과목, 의사, 상병, 삭감사유, 진료수가)이 기록되어 있다. 그러나 연관규칙은 2개 이상 품목의 종속관계를 발견하는 작업이므로 단지 1개의 품목만을 분석하는 것은 대상에서 제외시켰다. 그림 3은 청구건수 및 삭감건수를 포함하는 분포를 나타내고 있다.

Fig . 청구건수 및 삭감건수 분포

4. 분석 대상

□삭감사유□의 연관관계를 진료과별, 의사별, 상병별, 삭감사유별, 진료수가별로 나누어 분석하기로 하였다. 이를 위해 표 1, 표 2, 표 3와 같이 삭감 분석할 항목의 값에 따라 □진료과□, □의사□, □상병□으로 구분하였고 삭감사유는 □삭감코드□ 항목을 이용하여 각각 구분하였다. 표 1, 표 2, 표 3 에서 삭감건수를 보면 C(요양급여 기준 적용 착오)가 전체의 80% 이상을 차지하고 있다. 즉, 요양급여 기준 적용 착오로 삭감되는 건수가 대부분이다. 그리고 진료과별에서는 □소화기내과□에서 13%가 삭감되어 진료과 중에는 가장 많이 삭감되었다. 표 2의 의사별 삭감건수에서는 □DR1□에서 11%가 삭감되어 의사 중에는 가장 많이 삭감되었다. 표 3의 상병별 삭감건수에서는 □말기 신 질환□에서 11%가 삭감되어 상병 중에는 가장 많이 삭감되었다.

Table 1. 진료과별 삭감건수

Table 2. 의사별 삭감건수

Table 3. 상병별 삭감건수

4. 데이터마이닝 기법 선정

진료비 청구 삭감 분석시스템에 대한 효율을 높이기 위해서는 당연히 분류예측의 정확도가 높은 알고리즘을 사용하여야 한다. 일반적으로 예측 정확도가 높은 알고리즘은 신경망과 같은 예측력은 우수하지만 결과에 대한 해석이 불가능하다. 반면 의사결정나무 분석은 결과 해석이 명쾌하나 정확도 측면에서는 예측력이 떨어진다. 이와 같이 사용 알고리즘에 따라 분명한 특징이 있으므로 데이터마이닝 분석 시 사용할 알고리즘의 선택은 분석 결과를 어떠한 부서에서 어떤 목적으로 사용하는가에 따라 달라져야 한다. 예를 들어 병원 이탈 가능성이 높은 환자에 대한 특성을 파악하여 캠페인 전략을 세워야하는 마케팅 부서에서는 의사결정나무 분석 알고리즘을 선호하고 진단예측에 대한 정확성이 업무 효율에 직접적인 영향을 미치는 진료부서에서는 신경망과 같은 알고리즘이 필요로 할 것이다. 즉, 분석 결과를 어느 부서에서 사용하는가에 따라 선호하는 알고리즘이 다르고 결국 부서간의 불협화음의 원인이 되기도 한다.

Fig 4. 연관규칙 알고리즘(Apriori Algorithm)

따라서 본 연구에서 소개하는 진료비 청구 삭감 분석시스템의 삭감 예측의 경우 신경망이든 의사결정나무 분석이든 삭감분석을 담당하는 부서의 요구 사항을 만족시킬 수 없었다. 그래서 그와 같은 한계를 극복하기 위하여 사용되었던 알고리즘은 연관규칙을 도출하는데 많은 시간이 소요되지만 예측력이나 결과 해석이 명쾌한 연관관계 분석에 가장 널리 사용되는 연관규칙 알고리즘을 선택하였다.

5. 모형 및 결과 분석

삭감사유 중 C항목(요양급여기준 범위 초과 진료, 처방내역 미확인 조제)은 의사의 처방 활동과 가장 밀접한 항목으로 의사별, 과별, 상병별, 진료수가 항목별 간의 연관규칙을 밝히는 요소로 가정하고 이를 기준으로 연관규칙 알고리즘을 적용하였다. 결과적으로 D의료원의 C항목 삭감사유를 분석한 결과 대장항문외과의 의사(DR1)가 □직장의 악성 신생물□ 상병으로 발생시킨 Order 중 □캠푸토주□ 항목이 신뢰확률 100%로 이 항목들이 동시에 발생할 경우 삭감율이 높게 나타나고 있다.

Table 4. 연관규칙 생성

Relation	근거확률	신뢰확률	규칙
5	5%	100%	의사(DR1) & 과(일반외과) & 상병(직장의 악성 신생물) & 수가(캠푸토주) => 삭감(C)

III. 결 과

1. 진료비 청구 삭감 분석시스템 구현

그림 5의 화면에 나타난 데이터 리스트는 해당 월의 청구결과 통보서 리스트다. 청구결과 통보서 데이터와 청구 데이터를 조합(JOIN)하여 데이터웨어하우스 구축의 기초 자료로 생성한다. 즉, 청구 데이터로만 삭감에 대한 분석이 전혀 안되지만 진료결과 통보서에 있는 삭감 데이터와 결합되어야 비로소 삭감 분석의 기본 자료가 된다.

기본적으로 삭감생성은 자동으로 이루어지지만 일부 복잡한 삭감 데이터를 수작업으로 매칭시키고 있다. 예를 들어, 한 환자에 대해 □ABC□라는 약재를 여러 의사가(A의사, B의사, C의사) Order를 내렸을 경우 □ABC□ 약재를 10개 청구하여 2개가 삭감되었다. 이럴 경우 삭감담당자가 판단하여 □A의사□에게 삭감판정을 내린다. 여기서 문제점은 삭감담당자의 주관이 포함되어 있지만 일부분에 지나지 않기 심각하게 고려할 문제는 아니다. 그림 6의 화면은 연관규칙 Relation 생성 즉, 빈발 항목집합을 생성하기 위한 작업이다. 삭감담당자의 분석 요구를 의뢰 받아 진료과, 의사, 상병, 삭감코드, 진료수가를 기준으로 빈발 항목집합을 생성하기로 하였다.

Fig 5. 삭감분석 화면

Fig 6. 연관규칙 생성 화면

2. 데이터마이닝 기법 적용한 진료비 청구 삭감 분석시스템 구현

선별된 삭감 데이터에 연관규칙 알고리즘을 적용하여 새로운 패턴을 발견하는 작업을 수행하였다. 그 결과 몇 가지 패턴이 발견되었는데 그 중에서 일부는 표 1, 표 2에 나타난 결과와 동일하게 진료과에서는 □GI(소화기내과)□에서 가장 많이 삭감되었고 의사는 □DR1□이 가장 많이 삭감된 것과 같이 이미 알려진 사실들이다. 그러나 매우 새롭고 흥미로운 정보들도 발견되었는데 예를 들어, 대장항문외과의 의사(DR1)가 □직장의 악성 신생물□ 상병으로 발생시킨 Order 중 □캠푸토주□ 항목이 신뢰확률 100%로 이 항목들이 동시에 발생할 경우 삭감율이 높게 나타나고 있다. 이러한 결과를 삭감담당자가 분석해 보니 건강보험심사평가원의 심사기준이 변경으로 인해 모두 삭감되었던 것이다. 이러한 지식들은 의사들의 진료에 도움을 줄 수 있는 정보로 활용하여 삭감을 줄이는데 많은 도움이 되었다.

IV. 결 론

본 연구에서는 데이터마이닝 기법들 중에 삭감분석 업무에 가장 적합한 연관규칙 알고리즘을 진료비 청구 삭감 분석시스템에 적용한 실증적 연구결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 기존의 삭감시스템에서는 보통 2∼3개월의 시간이 소요되었지만 새로운 진료비 청구 삭감 분석시스템을 구현함으로써 삭감담당자의 삭감 분석업무가 1주일 이내에 분석할 수 있게 되었다.

둘째, 진료비 청구 삭감 분석시스템에서 80% 정도는 자동으로 삭감 분석 작업이 이루어지기 때문에 삭감담당자의 삭감 분석업무의 부담을 줄일 수 있게 되었다.

셋째, 통계학적 수치의 결과로 진료과에서는 □소화기내과□에서 가장 많이 삭감되었고 의사는 □DR1□이 가장 많이 삭감된 것과 같이 이미 알려진 사실들도 연관규칙 알고리즘을 적용한 결과에서도 도출되었다.

넷째, 통계학적 수치로는 발견하기 어려운 규칙들도 발견되었다. 예를 들어, 대장항문외과의 의사(DR1)가 □직장의 악성 신생물□ 상병으로 발생시킨 Order 중 □캠푸토주□ 항목이 신뢰확률 100%로 이 항목들이 동시에 발생할 경우 삭감율이 높게 나타나는 것으로 분석되었다.

본 연구를 통해 이상과 같은 결과를 도출할 수 있었으며, 이들 결과 중 좀 더 관심을 가져야 할 부분으로는 삭감 분석할 항목의 선정이 전산담당자만의 입장에서 결정을 하게 되면 분석에 대한 잘못된 결과가 도출되기 때문에 삭감담당자와 전산담당자 그리고 의사와 함께 논의 후에 결정을 하여야 좋은 결과를 도출할 수 있을 것이다.

참고문헌

1. 최국렬. 데이터마이닝 이론과 실습-보건의료데이터 중심. 청구문화사. 2001.

2. 이경영. 데이터마이닝 기법을 이용한 의료자료 비교분석 및 의료정보시스템 구현. 전북대학교 석사학위논문. 2002.

3. Michael J. A. Berry., Gorden S. Linoff.., Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Support, John Wiley & Sons. New York, 1997;:226-277.