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チェック業務を自動化!AIを用いたレセプト業務の効率化を検証

2019.02.18
オフィスのミカタ編集部

神戸市役所は、レセプト(診療報酬明細書)のチェック業務の効率化のため、シリコンバレーを拠点に活動するFlyData社のAI技術を導入。平成30年7月2日から平成31年1月31日まで実証実験・効果検証を行い、その結果を報告した。

■実証実験の目的

国保年金医療課では、医療機関から送付されるレセプトの請求に基づき、毎月20万件にもおよぶ助成を行っている。ところが、その中に受給者番号が誤っているなどの様々な間違いが含まれているため、チェック業務に膨大な時間を費やし、職員の負担になっていた。
今回のAIを導入したプロジェクトでは、職員が行っているチェック作業を整理・分析し、ツールを構築、チェック業務を効率化・短縮化することを目的として実証実験を行った。

■実証実験の内容

1.過去にあった受給者番号入力ミスの傾向をAIへ学習させる。
2.誤った受給者番号から正しい番号を推測するAIモデルを作成。
3.推測結果から正解候補リストを出力。
4.出力されたリストを現場のチェック作業で補助的に活用する。
5.活用した結果、どれくらい業務が効率化されたか、その効果を検証。

■チェック業務自動化の概要

AI導入前:
1.レセプト原本の引き抜き、正しい受給者名を確認
2.正しい受給者名から受給者番号をシステムで検索
3.正しい受給者の番号をリスト上に手書き
4.医療機関に提出する過誤付箋を作成
5.過誤付箋の印刷、書類添付

AI導入後:
1.レセプト原本の引き抜き、正しい受給者名を確認
2.AIが出力した正解候補者リストに受給者名があるか確認、
  あった場合は過誤付箋を自動作成
3.過誤付箋の印刷、書類添付

■実証実験の結果

・正解候補リスト内に正解が含まれる場合(40.6%)
→従来行っていた、他システムによる番号検索などの確認作業が必要なくなり約70%の作業時間が削減された。

・正解候補リスト内に正解が含まれない場合(59.4%)
→リストを突き合わせて確認する時間が増えた。

正解が含まれない場合の作業時間が増えたため、トータルの削減時間は限定的となった。

■今後の展望

一定の精度でAIによる推測を実現させることができた。AIによる推測結果を現場に導入することにより、チェック作業を効率化できるといえるだろう。利用できるデータが増えた場合、推測精度の向上が見込めるほか、レセプトのチェック業務以外への利用も期待できる。

■まとめ

これまで多くの人手で対応してきた業務を、AIで効率化できる時代になってきた。人手不足の日本市場の中で、何に人手を費やし、何を機械に任せるのか、真剣に考える必要があるであろう。

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