건보공단, AI로 의료이용 이상징후 조기 탐지

건보 빅데이터 활용해 진단·치료·처방 연관성 분석하는 자체 AI 모델 개발

국민건강보험공단이 건강보험 빅데이터를 활용해 의료이용 과정에서 나타나는 이상징후를 조기에 탐지하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 단순한 진료량이나 청구내역 분석을 넘어 질병의 진단부터 치료, 의약품 처방까지 이어지는 진료 흐름을 종합적으로 분석해 환자안전 위험과 건강보험 재정 누수를 예방하는 것이 핵심이다.

국민건강보험공단(이사장 강청희)은 ⌜2026 공공기관 AI 혁신 챌린지⌟에서 실증‧ PoC(개념검증)부문 최우수상을 수상했다고 밝혔다.

이번 대회는 재정경제부와 과학기술정보통신부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관했으며, 공단은 AI 기반 의료이용 이상징후 탐지를 통한 건강보험 재정 및 환자 안전 보호를 주제로 참가했다.

공단이 개발한 AI 모델은 건강보험 빅데이터에 축적된 다양한 진료 패턴을 분석하고, 일반적인 진료 흐름과 차이를 보이는 이상징후를 조기에 발견하도록 설계됐다.

특히 이번 모델에는 질병의 진단부터 치료, 의약품 처방까지 이어지는 진료의 연관성을 AI가 스스로 학습하는 진료맥락 임베딩 기술이 최초로 개발·적용됐다.

진료맥락 임베딩은 수억 건에 달하는 의료기록 사이에 존재하는 연관성과 패턴을 AI가 학습해 수치화하는 데이터 분석 기술이다. 개별 진료행위를 독립적으로 분석하는 방식에서 나아가 환자의 진료 흐름을 문장처럼 읽어내 의료서비스 제공 과정과 특성을 종합적으로 파악하는 것이 특징이다.

이를 통해 일반적인 진료 패턴에서 벗어나는 의료이용을 탐지하고, 의료이용 적정성과 환자안전에 영향을 미칠 수 있는 이상징후를 분석하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

아울러 공단은 AI가 특정 의료이용을 이상징후로 판단한 이유를 설명할 수 있도록 설명가능 인공지능(XAI) 기술을 적용했다.

AI 분석 결과에 대한 의료 전문가의 임상적 타당성 검증도 병행해 모델의 신뢰성과 실제 활용 가능성을 높였다. 이상징후 탐지 결과를 단순한 통계적 차이에 그치지 않고 의료적 관점에서 검토하도록 한 것이다.

모델 개발 과정에서는 공단이 보유한 대규모 건강보험 가명데이터를 활용했으며, 데이터 구축부터 AI 모델 개발과 검증까지 전 과정을 자체 역량으로 수행했다.공단은 이번 실증을 통해 AI 기반 분석기술이 의료이용의 적정성을 높이고 건강보험 재정을 효율적으로 관리하는 데 활용될 가능성을 확인했다고 설명했다.

다만 이번 성과는 실증 및 개념검증 단계에서 확인된 것으로, 향후 실제 의료이용 관리에 적용하기 위해서는 모델의 정확성과 신뢰성을 지속적으로 높이는 과정이 필요하다.

공단은 앞으로 분석 대상을 다양한 진료 분야로 확대하고 모델을 고도화해 합리적인 의료이용과 환자안전을 지원한다는 계획이다.

엄호윤 건보공단 기획상임이사는 "이번 수상은 건강보험 빅데이터와 자체 AI 기술을 결합해 의료이용 분석의 새로운 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다"고 밝혔다.

이어 "앞으로도 전문가들과 긴밀히 협력해 AI 기술의 신뢰성과 정확성을 높이고, 국민의 건강과 지속가능한 건강보험제도를 함께 지켜나가겠다"고 강조했다.