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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 89 - 105 (17page)
- DOI
- 10.17287/kbr.2020.24.1.89
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최근 건강보험 이용률의 증가로 인한 유용자금의 확대와 건강보험 청구프로세스의 복잡성 등으로 인해 건강보험 관련 부당청구 행위 사례가 급증하고 있다. 날로 지능화되고 있는 건강보험 관련 부당청구 행위를 사전에 적발하여 건강보험 재정누수를 줄이기 위해서는 감지지표를 개발하여, 이들 지표 간 중요도 및 우선순위를 분석해 볼 필요가 있다. 건강보험 부당청구 행위를 사전에 감지할 수 있는 지표의 개발은 실제 건강보험 관리 및 운영에 있어 상당히 중요한 주제임에도 불구하고, 이와 직접적으로 관련된 선행연구는 전무한 상황이다. 이에 본 연구에서는 계층화분석 기법(AHP)을 활용하여 관련 선행연구로부터 도출된 다양한 건강보험 부당청구 행위 감지지표들 간의 중요도 및 우선순위를 도출하고, 이를 활용하는 기관별(의료기관 및 건강보험심사평가원) 중요시 되는 지표들 간 유의한 차이가 존재하는지를 추가 분석하고자 한다. 이를 통해 단기적으로는 건강보험 부당청구 행위 감지를 위한 예측모형 개선에, 장기적으로는 건강보험 재정누수를 줄일 수 있는 전략 마련에 일조하고자 한다. 의료기관 및 건강보험심사평가원에서는 본 연구결과를 활용함으로써 건강보험 부당청구 행위에 대한 좀 더 효과적인 관리가 가능해질 것으로 기대한다.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
국내참고문헌
Abstract
참고문헌 (42)
참고문헌 신청
Bauder, R. / 2017 / A survey on the state of healthcare upcoding fraud analysis and detection / Health Services Outcomes Research Methodology 17(1):31~55
Bayerstadler, A. / 2016 / Bayesian multinomial latent variable modeling for fraud and abuse detection in health insurance / Insurance: Mathematics and Economics 71:244~252
Byrd, J. / 2013 / Health care fraud: An introduction to a major cost issue / Journal of Accounting, Ethics &Public Policy 14(3):521~539
Ekina, T. / 2013 / Application of Bayesian methods in detection of healthcare fraud / Chemical Engineering Transaction 33:151~156
Ekina, T. / 2018 / Statistical medical fraud assessment: Exposition to an emerging field / International Statistical Review 86(3):379~402
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