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2020-11-30

（株）エム・オー・エム・テクノロジー（MOMTEC），（株）エヌジェーシー（NJC），（株）クオリティライフ・クリエイト（QLC）の3社は，2018年下期から複数のモデル病院での実証を経て，病院の診療報酬における査定・返戻を減らすことを目的とした従来商品とは全く異なり，電子カルテデータとレセプト（診療報酬明細書）データをAIの機械学習を使って診療報酬算定の精度向上を図るシステムと，本システムを活用した病院の経営効率・業務改善を支援するサービスを2020年11月末から提供を開始する。

●開発の背景

近年，多くの公立病院において経営状況が悪化するとともに，医師不足に伴い診療体制の縮小を余儀なくされるなど，その経営環境や医療提供体制の維持が極めて厳しい状況になっている。
特に急性期病院では，手術等高度治療へのシフト，クリティカルパス等によるレセプト作成業務の複雑化に加え，働き方改革による業務の効率化推進，診療報酬改定対応のための人材育成や教育などの課題に直面している。
この課題解決のため，電子カルテデータを用いることで，これまでにない精度の高いAIによるレセプトの算定漏れを検知するシステムを開発し，医業収益の増収，医療事務職員の労働時間の短縮，カルテ記載の適正化など業務運用改善を強力に支援していく。

●a.iブレーンの概要

●AI機械学習における技術的要素

1. 自然言語処理でカルテ情報（テキスト）から重要な用語を抽出。
2. 算定項目ごとに異なる算定ルールを効率よく学習させるための情報を電子カルテから抽出⇒特定の医療ワード，他の算定項目との関係，・時間帯などを網羅的にチェックし高い精度を実現
3. 検査結果等から P/F比などの算出。カルテ記載が無い場合でも算定可能項目を判断。

●従来製品（レセプトチェックシステム）との違い

本分野では，レセプトの返戻・査定の防止を目的とした「レセプトチェックシステム」が既に多くの製品が提供されているが，分析対象はレセプトのみでチェックの精度は導入病院で設定するマスタ作成に依存している。これに対して本サービスは，レセプトに加えて電子カルテ，手術・検査等の部門システムのデータを網羅的にＡＩが機械学習することで，高い精度で算定漏れを検知でき，かつ検知結果は算定漏れの防止だけでなく，病院の業務改善に活用することができるようになる。

●本サービスの導入効果

●製品体系と価格

●販売目標

2020～21年度：12システム，22年度 :18システム，23年度：22システム