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국회

의료급여수급자, '병원이 내집'? 너무하네

50명 중 1명은 년 365일 병원에서 살아 건강보험가입자 1인당 연간 입원일수 2일이 채 안돼(1.62일)

의료급여수급자의 의료이용이 건강보험가입자에 비해 과도하게 높은 것으로 나타났다.

이같은 사실은 원희목의원이 분석한 결과 전체 건강보험가입자 4724만 명은 작년 1년 동안 총 7653만 일을 입원했다. 이들의 1인당 입원일수는 1.62일. 반면 167만 명의 전체 의료급여수급자는 작년 한 해 동안 총 3295만 일을 입원했다. 이들의 1인당 입원일수는 20일 (19.68일)이었다. 건강보험가입자 1인당 입원일수 1.62일에 비해 18일(18.06일)이나 길었으며, 12배나 높은 수치이다.

 

입원했다하면 5명 중 1명은 100일 이상 입원

 


의료급여수급자 중 실제로 ‘병원에 입원한 환자’ 현황을 살펴보면 이들의 과도한 의료이용은 더욱 드러난다.

2010년 병원에 하루 이상 입원한 의료급여환자는 44만명(439,166명)이다. 전체 의료급여수급자 4명(3.8명)중 1명은 일년에 하루 이상 병원에 입원한 것이다. 

이중 연간 100일 이상 병원에 입원한 사람은 10만명(98,132명)에 달한다. 의료급여환자는 입원했다하면 5명(4.5명) 중 1명은 병원에 100일 이상 입원하는 셈이다.  

1년 내내 병원에 입원해 있는 의료급여 입원환자는 34,300명(정신과 정액 환자 18750명 포함)이다. 전체 의료급여수급자(167만명) 50명 중 1명은 1년 내내 병원에 있는 셈이다

40세(남), 연간 56개 의료기관 이용, 급여일수 16,000일,

 

총294종 약물 중복투약, 7000만원 국가 부담

 


구체적인 사례를 보면 의료급여환자의 과도한 의료이용 실태는 더욱 두드러진다. 다음은 2009년 사례이다.

<사례 1. 중복투약 고위험 사례>

○○○씨(남, 40세)는 고혈압, 당뇨 등 만성질환으로 25개 의료기관을 이용하였고, 우울장애, 당뇨병성 다발신경병증, 상세불명의 기관지염 등 기타질환으로 31개의 의료기관을 이용하여 총 56개 의료기관을 이용하였다. 또한 연간 급여일수 16,066일, 투약일수 14,674일이었고, 이 중 총 294종의 약물을 중복투약하여 중복투약일수는 11,840일 (혈압강하제 4,676일, 당뇨병용제 8,267일, 소화성 궤양용제 5,823일 등)이었고, 기관부담금도 6,976만원에 달하였다.

 


사례 2 일반 약물 오남용 사례

○○○씨(여, 30세)는 2009년 울혈성 심부전, 무뇨, 신경성식욕부진 등의 상병으로 10개의 의료기관을 이용하였으며, 총 급여일수는 2,639일, 투약일수가 2,562일, 중복투약일수는 2,156일이었으며, 기관부담금은 612만원이었다. 대상자는 중학교때부터 살찌는 것이 싫어 이뇨제를 복용하기 시작하여 하루 평균 10~15정 정도에서 점차 70정까지 복용하게 되었으며, 이로 인해 심부전, 위염, 장 증후군, 무뇨 등의 합병증이 발생하였다

 

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식약처,‘AI 기반 수입식품 위험예측 검사 시스템’ ..공공 AI 대전환 챌린지 최우수상 수상 식품의약품안전처(처장 오유경)는 국민 식탁 안전을 위한 ‘인공지능(AI) 기반 수입식품 위험예측 검사 시스템’이 12월 3일 청주오스코(청주시 오송읍 소재)에서 개최된 「2025년 공공AI 대전환 챌린지 우수사례 왕중왕전*」에서 최우수상을 수상했다고 8일 밝혔다. ‘공공 AI 대전환 챌린지’는 행정안전부가 공공분야의 전면적인 AI 전환을 위해 인공지능(AI)과 데이터로 사회문제를 해결하는 혁신적인 사례를 선발·시상하는 행사이다. 이번 대회는 행정 현장에서 이미 성과를 입증한 9개 사례를 발표하였으며, 식약처의 ‘인공지능(AI) 기반 수입식품 위험예측 검사시스템’은 수입식품 검사 업무의 효율성을 제고한 우수사례로 평가받았다. ‘인공지능(AI) 기반 수입식품 위험예측 검사시스템’은 축적된 과거 부적합 내용, 원재료 등 수입식품 검사 정보와 해외 환경·위해정보를 융합한 빅데이터를 인공지능(AI)이 학습하여 부적합 가능성(위험도)이 높은 수입식품을 통관 단계에서 무작위검사 대상으로 자동 선별하는 모델이다. 식약처는 식품안전정보원과 함께 품목별 위해요소의 특징을 반영한 예측모델을 개발하고 있으며 대상품목을 지속적으로 확대**하여 수입식품 검사의 정확성과 효율성을 높이

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