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논문 국내 국제전문학술지(SCI급) 기계학습을 이용한 추가상병 특성 분석
- 학술지 구분 국제전문학술지(SCI급)
- 게재년월 2020-12
- 저자명 최근호
- 학술지명 노동복지연구
- 발행처명 근로복지공단 근로복지연구원
- 발행국가 국내
- 논문언어 한국어
- 전체저자수 1
논문 초록 (Abstract)
본 연구는 추가상병 신청 실태에 대한 다각적인 전문통계분석을 통해 산재근로자에게는 적정 요양서비스를 제공하고, 보험 범죄와 관련하여 제도적으로 취약한 부문에 대하여는 제도개선을 위한 정책지원 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 승인 상병 간 연관(association rule) 및 순차패턴(sequential pattern) 분석을 실시하였고, 장해 유무 및 장해등급 예측 모델을 개발하였다. 분석 결과, 최초 승인 상병 간 연관패턴 180개와 최초·추가 승인 상병 간 순차패턴 133개가 도출되었고, 장해 유무 예측 모델은 80.3%의 적중률을 보였고, 장해등급 예측 모델은 오차 값(MAE) 1.5를 보였다. 본 연구의 결과는 추가상병 신청 및 요양 실태에 대한 다양한 정보를 제공함으로써 추가상병 관련 부정수급 개연성이 높은 산재근로자와 의료기관에 대한 관리 및 추가상병 제도 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다
