국내의 의료보험 제도의 순기능은 높이 평가받지만 불완전한 보장성의 문제로 인해 국민들은 민영의료보험 가입을 통해 보장성을 확보하고자 한다. 이로 인해 최근 민영의료보험의 가입률이 높아지게 되었고, 청구율 또한 높아지게 되었다. 이처럼 민영의료보험을 찾는 사람이 늘어남에 따라 민영의료보험사의 근로자는 직무 부담이 가중되었으며, 특히 보험금 지급을 담당하는 보험심사 근무직의 경우 보험금을 고객과의 소통, 회사의 수익 상출에 기여 등 다양한 이유로 직무스트레스가 나날이 증가하고 있으며 그로 인한 부작용을 경험하고 있다. 이에 본 연구는 보험심사 근무직의 직무스트레스가 정신건강에 미치는 영향에 대해 분석하여 보험심사 근무직의 직무스트레스를 감소시키고 정신건강을 증진하고자 서술적 조사 연구를 실시하였다. 분석 결과, 보험심사 근무직의 직무스트레스는 정신건강에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로는 직무스트레스가 역할수행능력·자기신뢰도, 우울, 수면장애·불안, 일반건강·생명력의 정신건강 4가지 요인 모두에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 보험심사 근무직의 직무스트레스가 정신건강에 유의한 정(+)의 영향을 미친다는 사실을 알 수 있었다. 직무스트레스는 근로자로 하여금 직무수행에 대한 열의를 감소시키고 이직률, 퇴사율을 높이는 등 조직적인 측면에서의 부작용을 초래하기도 하지만 개인의 신체 건강을 악화시키고 우울, 불안 등과 같은 질환을 유발하여 정신건강을 피폐하게 만들기도 한다. 따라서 이를 예방하기 위하여 대상자의 특성에 맞는 적절한 직무스트레스 예방법과 대처법을 제공하여 직무스트레스를 감소시키고 정신건강을 증진할 수 있도록 지원하여야 할 것이다.
1. 연구배경과 문제제기 - 보험시장의 환경변화 : 보험업법 개정, 방카슈랑스 도입, 고(高)보장성 생존급부(CI, LTC)상품의 등장, 통신판매 전문보험회사의 설립 허용 - 현행 언더라이팅 시스템의 문제점 : 위험난이도와 판매 채널별 특성이 고려되지 않고 언더라이터에 전건 배정 되어 업무의 효율성이 낮음 - 보험시장의 환경변화에 맞는 EUS(Expert Underwriting System) 도입으로 언더라이팅의 효율성을 증대하고자함 2. 국내/외 생보사 언더라이팅 시스템 현황 비교 및 개선방안 - 국내 언더라이팅 시스템 현황 : 청약서 입력/스캔 후 진단 및 적부 유무(有無)에 따라 자동으로 언더라이터에게 심사가 배정됨 - 미국 언더라이팅 시스템 현황 : EUS에 의한 1차 전산승낙여부 결정 후(後)언더라이터에게 심사가 배정됨 - 위험난이도의 고저(高低)와 관계없이 언더라이터에 배정되는 심사시스템의 문제점을 극복하고 체계적인 위험평가를 위해 EUS도입이 필요함 3. EUS 선행요건 - 고객정보의 확보 - 국내 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 건강진단서,적부조사, 보험사고정보조회시스템 (ICPS), 고액보험 및 상해보험 중복가입자에 대한 정보 교환제도 - 북미 생보사의 고객정보 수집원 : 청약서, 모집인 보고서, 의사소견서 및 진료기록서, 건강검진, 적부조사, 정보교환제도( 북미보험사간 의료정보 공유-MIB) - 정확한 고객정보의 확보방안 : 법률/제도의 정비, 청약서 질문 내용의 세분화, 의료정보교환제도의 구축 4. EUS 개요 및 현황 - EUS의 정의: 고객의 정보를 입력하여 청약부터 보험증권 발행 단계까지 One-Stop 서비스를 제공하는 것으로 언더라이터가 청약서를 가지고 언더라이팅 하는 것과 동일한 업무를 할 수 있는 전문가 시스템 - EUS의 장점: (1) 비용절감 및 인력의 효율적 활용 (2) 업무별 시스템화 되는 조직속성에 적합함. (3) 언더라이팅 정책이 경영 환경 변화에 대처하는데 신속함 - 국외 EUS 현황 (예: Cologne Re) 및 사례연구 5. 위험분류 및 EUS 개요현황 (언더라이팅 시스템 도입) - 위험관리 선행요건으로 위험요소별 분류가 체계적으로 수립되어야 함. - 데이터웨어하우스 (의사결정을 목적으로 설계된 조회와 분석이 가능한 통합된 정보저장소) 시스템 사용 - EUS 도입을 통한 언더라이팅 프로세스: 데이터마이닝 과정을 통해 "자동승낙, 언더라이터에게 심사배정, 적부의뢰, 진단의뢰, 텔레 언더라이터, 보완지시"등이 결정됨. 6. 판매채널별 EUS 활용방안 - 대면채널: 효용성 높은 정보제공과 정확한 위험분석이 가능한 시스템으로 고(高)보장, 고(高)위험 상품에 대해 언더라이터가 집중 심사 할 수 있게 함. - 방카슈랑스: 3S(간결, 신속, 서비스)의 특성에 맞는 전과정 무인자동심사시스템 - 비대면채널: 판매상품과 타겟시장을 명확히 한 후 도덕적 위험과 재무적 위험에 대한 평가시스템 및 의사결정 시스템을 도입 7. 결론 - EUS 도입의 기대효과 (1) 심사기일의 단축으로 고객만족 실현 (2) 체계적 과학적 리스크 관리로 위험률차익 증대에 기여 (3) 업무효율의 증대와 언더라이터의 역량강화 (4) CRM 활용증대와 모바일 청약시스템 구축의 근간 - EUS 도입시 경제적 법률적 제도적 문제 극복과 생보 업계 공동의 관심과 노력이 필요함 - EUS를 활용하여 종합적.체계적 리스크 관리가 가능한 금융회사로의 경쟁력 향상에 기여함.
Background: In 2018, the government increased the fee for the magnetic resonance imaging (MRI) image deciphering services of the external hospital to discourage the redundant MRI scan and to induce appropriate use of the MRI services. It is important to evaluate the effect of the policy to provide the basis for establishing other MRI-related policies. Methods: The healthcare data of the patients who had brain MRI scans were organized by episode and analyzed using the panel study in order to find out the effect of the MRI-related policy on the substitution effect and the medical expenses. Results: As a result of the increase in the fee of deciphering the MRI image, there has been an uplift in deciphering the MRI scan of the external hospital. It implies that more hospitals chose to use the MRI scan taken by other clinics or hospitals, rather than the MRI scan taken at their own facilities. Conclusion: The research results imply that a policy that facilitates the exchange of the medical image data between the hospitals is needed in order to establish an efficient management system of the healthcare resources. Such improvement is expected to reduce the social cost and contribute to the stability in the finance of national health insurance.
Purpose: This study was to examine whether a health care model that provides comprehensive medical services based on population groups to members of the medical cooperative is applicable as a policy alternative in terms of medical use and cost. Methods: Data were derived from National Health Insurance claim data in 2019. We compared the medical volume and expenses of patients who visited social cooperative-type medical clinics with other patients, control group who visited other clinics in a local area. Results: The average number of visit days was 25.3 days in social cooperative-type medical clinics, more than 24.2 days in the control group (p=.004). However, the average medical cost per visit was KRW 46 thousand in social cooperative-type medical clinics, which was significantly lower than KRW 51 thousand in the control group (p<.001), and the total medical cost was also KRW 16.1 billion in social cooperative-type medical clinics and KRW 16.9 billion in the control group. Conclusion: We identified that a population-based health care model might change patients' behaviors to health care services and decrease total medical cost. Further population based experiment is needed to develop alternative healthcare model.
Purpose: The purpose of this study was to examine the influencing factors of the patient leaning phenomenon in tertiary hospitals. Based on the results of this study, we intended to find implications for improving the problems of the delivery system imbalance in tertiary hospitals caused by patient leaning phenomenon. Methodology/Approach: Qualitative studies were conducted, using focus group interviews and in-depth interviews. The focus group interviews were conducted for 12 users of tertiary hospitals by 2 groups. And in-depth interviews were conducted for 6 tertiary hospital managers. This was considered to be the most effective approach to gather diverse and in-depth information about the influencing factor of patient leaning phenomenon in tertiary hospitals. Findings: In focus group interviews, the reason for choosing tertiary hospitals was the reliability of the hospital(physician, reputation, etc.). And the effect of the policy to strengthen coverage of National Health Insurance and private medical insurance was relatively small. In other words, we found that the individual's desire to receive medical services suitable for one's health status and disease condition was the biggest factor, rather than the cost and policy factors. Practical Implications: We suggested that the appropriate medical care provision should be strengthened according to the role and function of medical institutions. In addition, the education system needs to be reorganized to activate the referral program, expand community medical capabilities, and foster quality primary medical care.
다른 산업과 달리 병원/의료 산업에서는 건강 보험료 심사 평가라는 독특한 검증 과정이 필수적으로 있게 된다. 건강 보험료 심사 평가는 병원의 수익 문제 뿐 아니라 적정한 진료행위를 하는 병원이라는 이미지와도 맞물려 매우 중요한 분야이며, 특히 대형 종합병원일수록 이 부분에 많은 심사관련 인력들을 투입하여, 병원의 수익과 명예를 위해서 업무를 수행하고 있다. 본 논문은 이러한 건강보험료 청구 심사 과정에서, 사전에 수많은 진료 청구 건 중 심사 평가에서 삭감이 될 수 있는 진료 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 발견하여, 사전의 대비를 철저히 하고자 하는 한 국내의 대형 종합병원의 사례를 소개하고자 한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어, 주요한 문제점 중의 하나는 바로 지도학습 기법을 적용하기에 곤란한 데이터 불균형 문제가 발생하는 것이다. 이런 불균형 문제를 해소하고, 비교 조건 중에 가장 효율적인 삭감 예상 진료 건 탐지 모형을 만들어 내기 위하여 데이터 불균형 문제의 기본 해법인 과, Sampling 오분류 비용의 다양하고 혼합적인 적용을 통하여, 적합한 조건을 가지는 의사결정 나무 모형을 도출하였다.
Background: In Korea, the length of stay and medical expenses incurred by medical aid patients are increasing at a rate faster than the national health insurance. Therefore, there is a need to create a management strategy for each type of hospitalization to manage the length of stay of medical aid patients. Methods: The study used data from the 2019 National Health Insurance Claims. We analyzed the factors that affect the length of stay for 186,576 medical aid patients who were hospitalized for more than 31 days, with a focus on the type of hospitalization in long-term care hospitals. Results: The study found a significant correlation between gender, age, medical aid type, chronic disease ratio, long-term care hospital patient classification, and hospitalization type variables as factors that affect the length of hospital stay. The analysis of the differences in the length of stay for each type of hospitalization showed that the average length of stay is 291.4 days for type 1, 192.9 days for type 2, and 157.0 days for type 3, and that the difference is significant (p<0.0001). When type 3 was 0, type 1 significantly increased by 99.4 days, and type 2 by 36.6 days (p<0.0001). Conclusion: A model that can comprehensively view factors, such as provider factors and institutional factors, needs to be designed. In addition, to reduce long stays for medical aid patients, a mechanism to establish an early discharge plan should be prepared and concerns about underutilization should be simultaneously addressed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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