한국지방행정연구원

배경 및 필요성

산재요양 신청이 급증하면서 연관 업무와 심사에 과중한 부담이 발생하고 있음
현재는 상근의사나 비상근의사의 판단을 필요로 하는데, 전체의 80%가 단순 사안임에도 시간과 비용이 소요됨
이에 따라 의학적 판단을 AI가 보조하는 모델을 개발하여 업무 효율성을 높이려는 필요성이 제기됨

추진내용

개인을 식별할 수 있는 원부번호
(ID)를 비식별화하고, 연령 및 성별을 범주화하여 가명 처리된 데이터를
분석에 활용함
분석용 데이터는 가명처리 이후 공단 내
정보화본부와 법무팀의 승인 절차를 거쳐 CSV파일 형태로 반출함
최종적으로 가명처리한 급여원부정보, 재해정보, 상병코드별 정보,
정렬요양기간, 의학적 소견(주치의 진료계획서) 데이터 등을 활용하여
학습용 데이터셋을 구축하고, 이를 AI 모델 개발에 활용할 수 있게됨

정책효과

요양기간 예측 모델이 성공적으로 개발됨에 따라 근로복지공단은 AI 모델
결과의 현장 활용을 추진함
「산업재해보상보험 의학자문 운영 지침」을 개정('24.5.8.)함
근로복지공단은 예산 절감과 업무 시간 단축이라는 두 가지 성과를 얻을 수 있었음