□ 최근 산재보험 적용 범위 확대 등으로 산재 신청 건수*가 매년 증가하고 있는 가운데, 정부가 산재 근로자 요양 관리 분야에 활용될 인공지능(AI) 기반 요양 기간 분석모델 개발을 마치고 현장 활용에 나선다.

    * (’21년) 168,927건, (’22년) 181,792건, (’23년) 196,206건으로 ’21년 대비 16.2% 증가

□ 그동안 근로복지공단에서는 산재 근로자가 요양 기간 연장을 신청하는 경우, 적정성 여부를 공단 소속 20여 명의 상근의사와 1,300여 명의 비상근 위촉 자문의사를 통해 검토해왔다.

 ○ 자문 업무의 대부분이 현업에 종사하고 있는 위촉 자문의사를 통해 이루어지는 만큼, 신청부터 결과 확인까지 약 8일 정도의 기간이 소요됐다.

 ○ 또한 자문 대상인 산재 신청 내용의 약 80% 가량은 판정 결과가 명확한 단순 자문에 해당하여, 그간 데이터 기반의 자문업무 효율화 필요성이 제기되어 왔다.

□ 이에 따라, 행정안전부(장관 이상민)와 근로복지공단(이사장 박종길)은 ‘산재보험 인공지능(AI) 요양기간 분석 지원 모델’(이하 : AI 요양기간 분석모델) 개발 및 검증을 마무리하고 산재 요양 관리에 본격 활용한다고 밝혔다.

 ○ 행정안전부와 근로복지공단은 지난해 8월부터 올해 6월까지 약 10개월 간 ‘AI 요양기간 분석 모델’에 대한 개발과 신뢰성 검증, 시범 활용을 진행했다. 

 ○ 또한, 근로복지공단에서 운영 중인 ‘노동보험시스템’에 AI 요양기간 분석 모델 탑재하고, 모델 활용을 위한 관련 규정 개정을 마무리하여 산재 근로자 요양 관리 업무에 본격 활용할 수 있는 여건도 갖췄다.

□ 해당 모델은 행정안전부와 근로복지공단의 협업을 통해 개발됐으며, 최근 5년간 요양이 종결된 재해자 58만 명의 요양 정보, 상병 정보 및 주치의 소견 등 약 800만 건의 데이터를 활용했다.

 ○ 의료 관련 특성 분석에 주로 사용되는 인공신경망 알고리즘*을 사용하여 최근 5년 동안 산재 요양 관련 데이터를 학습하는 과정을 거쳤다.

    * 인간 뇌의 신경세포가 연결된 형태를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘 

 ○ 특히, 상병 내용과 연령 및 성별이 동일한 재해자의 요양 기간을 분석하여, 인공지능(AI)이 산재 요양 예측 일수를 제시하도록 설계됐다.

 ○ 성능 검증 과정에서는 2023년도에 요양이 종결된 12만 명의 데이터를 기준으로, 인공지능(AI) 요양기간 분석 모델 적용 결과를 분석·검토하여 현장 활용에 필요한 신뢰성을 확인했다.

□ 행정안전부와 근로복지공단은 ‘AI 요양기간 분석모델’ 활용이 산재 요양 관련 업무 혁신의 계기가 될 것으로 기대하고 있다.

 ○ 우선, 데이터 기반 요양 관리를 통해 진료기간 연장 심사에 약 8일 정도 소요되던 처리 기간을 4일 이상 단축할 수 있을 것으로 내다봤다.

 ○ 또한, 근로자 요양 관리 업무에 인공지능(AI)을 활용할 수 있게 되어 행정비용 절감 등 업무 효율화에도 기여할 것으로 전망된다.

□ 박종길 근로복지공단 이사장은 “산재 근로자를 위한 보다 빠르고 공정한 요양 서비스 제공을 위해 관계 기관과의 협업 수준을 높여 나가겠다” 라고 밝혔다.

□ 고기동 행정안전부 차관은 “AI 요양기간 산정모델은 데이터 기반 행정을 통해 업무 처리 방식을 개선하고 국민의 복지 증진에 기여하는 대표적 사례”라고 강조하고, “AI와 데이터 분석 활용 범위를 넓혀 국민과 현장이 체감할 수 있는 변화를 계속해서 만들어가겠다”라고 말했다.

(2024.07.02 행정안전부)

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