산재 업무처리에 인공지능(AI) 의학자문 활용한다

담당부서 : 행정안전부


  • 한국생산성본부
  • 0
  • 592
  • 0
  • 0
  • Print
  • 상태: 노출
  • 07-03

 최근 산재보험 적용 범위 확대 등으로 산재 신청 건수*가 매년 증가하고 있는 가운데정부가 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

 

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

 ○ 자문 업무의 대부분이 현업에 종사하고 있는 위촉 자문의사를 통해 이루어지는 만큼신청부터 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 따라행정안전부(장관 이상민)와 근로복지공단(이사장 박종길)은 ‘산재보험 인공지능(AI) 요양기간 분석 지원 모델’(이하 : AI 요양기간 분석모델개발 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 검증시범 활용을 진행했다. 

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

 

□ 해당 모델은 행정안전부와 근로복지공단의 협업 통해 개발됐으며, 최근 5년간 요양이 종결 재해자 58만 명의 요양 정보상병 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 

 ○ 특히상병 내용과 연령 및 성별이 동일한 재해자의 요양 기간을 분석하여인공지능(AI)이 산재 요양 예측 일수를 제시하도록 설계됐다.

 ○ 성능 검증 과정에서는 2023년도에 요양이 종결된 12만 명의 데이터를 기준으로인공지능(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.

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

 ○ 또한근로자 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)

https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156639114&pageIndex=2&repCodeType=%EC%A0%95%EB%B6%80%EB%B6%80%EC%B2%98&repCode=A00007,A00002,A00033,A00014,A00031,A00009,A00008,A00015,A00012,A00019,A00001,A00013,A00023,A00032&startDate=2023-07-03&endDate=2024-07-03&srchWord=&period=year

ESG 정책뉴스

번호 제목 글쓴이 날짜 조회수
1529 독일과 첨단산업, 탄소중립 협력 강화 한국생산성본부 2023-11-01 314
1528 장관, 중남미와의 산업·에너지 협력 강화 위해 칠레 등 방문 한국생산성본부 2023-11-01 338
1527 민관협력으로 국외 다문화가족 지원 확대 한다 한국생산성본부 2023-11-01 310
1526 국제사회 기후공시 의무화 대비, 환경정보공개제도 개편안 공청회 개최 한국생산성본부 2023-11-01 331
1525 수서생물 정보 제공으로 수돗물 관리 역량 높인다 한국생산성본부 2023-11-01 297
1524 국가온실가스종합관리시스템 재구축 운영 개시 한국생산성본부 2023-11-01 304
1523 지역 및 필수의료 혁신 이행을 위한 추진전략 등 현안 의견수렴 한국생산성본부 2023-11-01 316
1522 보건복지부 장관,동절기 대비 경로당 현장방문 실시 한국생산성본부 2023-11-01 297
1521 ’23~’24년 동절기 노숙인 보호 대책 수립, 시·도 담당자 회의 개최 한국생산성본부 2023-11-01 303
1520 필수의료 강화를 위한 분만·소아 수가 개선에 연 3천억 원 투입 한국생산성본부 2023-11-01 345
1519 멸종위기 야생생물 나팔고둥, 혼획·유통 등 위법 행위 특별점검 추진 한국생산성본부 2023-11-01 273
1518 지역 및 필수의료 혁신 이행을 위한 의사인력 확대 추진 한국생산성본부 2023-11-01 292
1517 지역 주도의 탄소중립 실현을 위한 환경교육도시 지정 한국생산성본부 2023-11-01 339
1516 녹색기후기금(GCF) 인증기구로 SK증권 승인, 기후사업에 총 7.4억불 지원 결정 한국생산성본부 2023-11-01 349
1515 환경부·중기부, 소상공인 부담을 완화하기 위해 손잡다 한국생산성본부 2023-11-01 291
1514 국립재활원, 세계보건기구(WHO) 협력 재활 토론회 개최 한국생산성본부 2023-11-01 311
1513 자연방사성물질(우라늄, 라돈) 기준을 초과한 개인지하수관정 이용자 저감장치 지원 한국생산성본부 2023-11-01 368
1512 환경부-유엔 아·태경제사회위원회, 지속가능발전 및 환경 협력 방안 논의 한국생산성본부 2023-11-01 284
1511 (설명) 환경부는 골프장 농약사용량 조사 검증을 강화하는 등 업무 수행에 철저를 기하겠음 한국생산성본부 2023-11-01 288
1510 국가산단 용수공급을 위해 발전용댐 활용한다 한국생산성본부 2023-11-01 295