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요양병원, 획일적 상대평가 개편 착수, 기능별 유형화ㆍAI 검증 도입
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요양병원, 획일적 상대평가 개편 착수, 기능별 유형화ㆍAI 검증 도입
  • 의약뉴스 강현구 기자
  • 승인 2026.10.28 06:08
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하위 5% 환류는 3% 축소 및 QI 컨설팅 전환...머신러닝 이상치 탐지로 허위 상향보고 선별

[의약뉴스] 초고령사회 진입 이후 제기돼 온 요양병원 입원급여 적정성 평가의 획일적 기준과 상대평가 부작용을 해소하기 위한 대대적인 평가체계 개편안이 나왔다. 

단일 기준으로 순위를 매기던 기존 방식에서 벗어나 병원을 진료 기능별로 나누어 평가하고, 인공지능(AI) 머신러닝 기법으로 데이터 신뢰도를 관리하는 방안을 추진할 예정이다.

건강보험심사평가원이 연세대학교 산학협력단에 의뢰해 완료한 ‘요양병원 입원급여 적정성 평가 방식 및 체계 개선방안 위탁연구’ 최종보고서에 따르면, 연구진은 현행 평가체계의 문제를 개선하기 위한 단계적 로드맵을 정부에 공식 제안했다.

지난 2008년 일당정액제 도입에 따른 과소진료 방지를 위해 시작된 요양병원 적정성 평가는 일정 수준의 질 관리를 견인해 왔다. 하지만 전체 의료 질이 높아져도 일정 비율의 하위기관이 발생하는 상대평가 등급 구조와 재활, 암, 중환자 등 기능이 다른 병원에 동일한 지표를 적용하는 획일성 탓에 현장에서는 불만이 이어졌다.

연구진이 실시한 1차 설문조사 결과에 따르면, 요양병원 관계자의 83.8%는 현행 상대평가 방식에 부정적인 입장을 밝혔다. 

응답자의 80.9%는 “상대평가로 인해 하위기관으로 분류될 가능성에 대한 우려가 기관의 운영 방식이나 평가 준비 행태에 영향을 미친다”고 지적했다. 의료계 관계자들은 중증 환자 비율이 높은 병원일수록 일상생활수행능력(ADL) 개선이나 욕창 발생 등 결과지표에서 불리해 환자 기피 현상이 발생할 수 있다고 짚었다.

▲ 유형별 평가 방식(안).
▲ 유형별 평가 방식(안).

연구진은 2023년 청구명세서 원자료 1,325개소를 기반으로 다변량 주성분분석(PCA)과 K-Means 군집분석을 실시해 실증적 근거를 제시했다. 

분석 결과 요양병원은 단기 회복ㆍ재활형 8.9%, 일반 장기요양형 56.1%, 중증 의료집중형 35.2%의 세 가지 집단으로 구분됐다. 의사결정나무(Decision Tree) 분석 결과 평균 재원일수 23.3일, 일당 평균비용 9만 1334원을 기준으로 병원의 기능과 성격이 갈렸다.

이에 연구진은 초기 단계에서 단기재활형을 별도 트랙으로 관리하고, 잔여 병원을 A유형인 중증 의료집중형과 B유형인 일반 장기요양형으로 이원화해 평가하는 방안을 제시했다. 

A유형은 ADL 개선 및 욕창 처치 등 임상적 집중 치료에 무게를 두고, B유형은 장기입원 분율 및 지역사회 복귀율 등 만성 돌봄과 환자 흐름 관리에 가중치를 두는 구조다. 

중기적으로는 구조지표만 공통으로 두고, A유형에는 재활ㆍ기능회복 지표를, B유형에는 배뇨관리 실시율 등 특이지표를 차등 적용한 뒤 동일 유형 내 상대평가를 거쳐 질지원금을 지급하는 모델을 권고했다.

평가지표 체계도 손질할 계획이다. 변별력이 높게 나타난 DUR 점검률, ADL 개선율, 욕창 관리율, 당뇨병 환자 중 당화혈색소(HbA1c) 적정범위율 등은 핵심지표로 압축했다. 

기존 지표 중에서는 특정 평가 기간에만 진료행태가 집중되는 문제를 막기 위해 DUR 점검률의 평가 대상 기간을 현행 6개월에서 12개월로 확대할 예정이다. 복잡한 처방지표(PI) 공식을 쓰던 항정신성의약품 처방률은 전체 입원환자 대비 처방환자 비율로 단순화해 직관성을 높이기로 했다.

아울러 환자안전 관리를 보완하기 위해 배뇨관리 실시 환자분율, 폐렴감염 환자분율, 패혈증 감염 환자분율, 낙상 발생률 등 네 개 지표의 신설을 제안했다. 이 중 폐렴과 패혈증은 기관 간 환자구성 차이로 인한 왜곡을 방지하기 위해 고위험군과 저위험군을 분리해 산출하도록 설계했다.

자료 조작과 허위 보고를 차단하기 위한 인공지능 기반 감시 체계도 도입할 방침이다. 연구진은 비지도 학습 머신러닝 알고리즘인 아이솔레이션 포레스트(Isolation Forest)를 적용해 17개 평가지표의 다변량 이상 패턴을 분석했다. 

그 결과 전체의 5%에 해당하는 65개소가 이상치로 나타났으며, 이 중 성적이 비정상적으로 우수한 허위 상향보고 의심기관 15개소를 선별했다. 이들 기관은 ADL 개선율이나 통증 개선율 등 성과지표는 비정상적으로 높으면서 장기입원이나 약물 처방 등 위험지표는 낮고, 불리한 지표는 결측 처리하는 패턴을 보였다.

연구진은 “분석 결과가 심평원의 기존 현장 신뢰도 점검 결과와 유의한 음의 상관관계를 보이며 판별력을 확인했다”며 “모든 기관을 현장 조사하는 행정 비효율을 줄이고, 이상치 탐지 모델로 선별한 고위험 기관만 전자의무기록(EMR) 원자료 대조 및 기획 현장점검을 연계하는 체계를 구축해야 한다”고 제언했다.

하위 5% 인력가산 배제 페널티 역시 재설계하기로 했다. 시나리오 분석 결과 환류 기준을 하위 3% 또는 1%로 축소할수록 간호 인력 결손과 임상 악화가 심각한 취약기관이 선별됐다. 

연구진은 “환류 대상을 3% 수준으로 축소하되, 단순 재정 삭감 방식에서 벗어나 핵심 환자안전 기준 미달 기관에 교육과 맞춤형 질 향상(QI) 컨설팅을 제공하는 지원형 환류로 전환해야 한다”고 전했다.

나아가 연구진은 “평가 대상 기간 12개월 확대와 DUR 개선 등 단기 과제를 우선 추진하고, 중증ㆍ일반 2분류 체계와 신설 안전지표는 시범사업을 거쳐 본 평가에 단계적으로 도입할 계획”이라고 덧붙였다.

 


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