해석 가능한 건강 리스크 관리 방법론: 보험산업에서 반사실적 설명과 온프레미스 의료 LLM의 통합을 중심으로

A Methodology for Interpretable Health Risk Management: Integrating Counterfactual Explanations and On-Premise Medical LLMs in the Insurance Industry

본 연구는 반사실적 설명(Counterfactual Explanation) 알고리즘과 의료 특화 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 해석 가능한 건강 리스크 관리 방법론을 제안한다. 국민건강영양조사(2020-2023) 횡단면 데이터를 활용해 성별 기준 XGBoost 기반 당뇨병 요인 분석 모형을 구축하고, DiCE 알고리즘으로 개인별 위험 요인 패턴을 도출하였다. Meerkat-8B 의료 특화 LLM을 온프레미스 환경에 배포하여 반사실적 설명을 자연어 기반 맞춤형 상담 가이드로 자동 변환하였으며, 이를 통해 통합 XGBoost-DiCE-LLM 파이프라인을 구현하였다. 연구결과, 성별에 따라 당뇨병 발병 위험 요인과 반사실적 설명에 의한 개입 지점이 상이하게 나타났으며, 체중 관리, 생활습관 개선, 식이 조절 등의 다차원적 접근이 효과적임을 확인하였다. 본 연구는 예측 모델, 해석 가능 AI, 자연어 처리 기술을 통합한 온프레미스 연구 시스템의 방법론을 제시하며, 향후 의료 전문가 협업을 통한 품질 개선을 전제로 보험산업 내 내부 리스크 분석 도구로의 활용 가능성을 시사한다.

This study proposes an interpretable health risk management methodology by integrating counterfactual explanation algorithms with a medical-specialized large language model (LLM). Using cross-sectional data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (2020–2023), we developed gender-specific diabetes risk factor models based on XGBoost and applied the DiCE algorithm to derive individualized risk factor patterns based on statistical associations. An on-premise Meerkat-8B medical LLM was deployed to automatically convert counterfactual explanations into natural language-based personalized consultation guides, and the integrated XGBoost-DiCE-LLM pipeline was implemented. The study results revealed that diabetes risk factors and intervention points based on counterfactual explanations differed by gender, confirming the effectiveness of a multi-faceted approach, including weight management, lifestyle modification, and dietary control. This study presents a methodology for an on-premise research system that integrates predictive models, interpretable AI, and natural language processing technologies. It suggests potential use as an internal risk analysis tool within the insurance industry, with the premise of quality improvement through collaboration with healthcare professionals.