산업재해 근로자의 국민건강보험 부당이용 예측모형
A Detection Model of Industrial Accident Related Disease in the National Health Insurance
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초록
산업재해임에도 불구하고 국민건강보험을 부당하게 이용하는 진료비 청구건에 대해 국민건강보험공단은 환수조치를 실시하고 있으나 이는 실제 산재은폐 추정 규모에 비해 매우 적은 수준이다. 본 연구의 목적은 국민건강보험을 부당하게 이용하는 산업재해 근로자의 특성을 파악하고, 예측하는 모형을 개발하는 것이다. 자료는 2015년 3월~2018년 8월 기간 동안 산재근로자의 국민건강보험 부당이용 자료에서 발췌된 환수결정 내역이다. 분석결과 개인적 특성이 남자, 20대, 자격변동횟수가 많고 과거 환수경험이 있는 경우, 평일 진료와 산재은폐가 높은 상병, 양상이 절단일 때 부당 이용률이 높았다. 사업장 특성의 경우 종업원 수가 5명~30명, 광업에서 부당 이용률이 높았다. 본 연구에서 개발된 산재은폐 적발예측모형을 적용한 결과, 산재근로자의 국민건강보험 부당이용 적발률이 현행 국민건강보험공단의 부당이용 적발률보다 최대 4배 이상 향상되었다. 또한, 실제 업무 적용시, 산재근로자별 국민건강보험 부당이용 예측이 용이하도록 평점표를 개발하여 제시하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 산업재해 미보고와 국민건강보험 부당이용을 적발하는 업무에 활용되고, 국민건강보험 재정누수 방지와 사회보험제도에서 산재근로자가 적절한 치료를 받을 수 있는 정책개선의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
Industrial workers who were injured during work tend to get medical treatment through the national health insurance instead of industrial accident compensation insurance, which causes serious problems in the social security system and industrial worker's health. This study aims to develop a more efficient and sophisticated model to detect the patients with industrial accident, who used the national health insurance. We used the national health insurance claims data for injury disease from March 1st, 2015 to August 31st, 2018. A logistic regression model that identifies whether the disease is related with industrial accident or not was adopted to develop a standard score card for detecting the individual accident concealment. The patients’ demographic and social characteristics, medical service utilization, and workplace factors were included in independent variables. It was estimated that the detection rate of the model was as high as four times than the current detection rate. The results can be applied to detect the inappropriate reimbursement to industrial accident related disease and then to prevent financial leaks in the national health insurance.
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