CASE STUDY / USER HEARING

病床数は1,000床を超え、外来患者だけで1日平均数が2,000人以上となるこの大学病院では、多くの職員がレセプトチェック業務にあたっています。

担当する職員数のレセプトチェック経験年数の違いから、点検精度に大きく開きがあることが課題でした。点検方法についても統一したフローはなく、各人が、それぞれのスキルに合わせた方法で行なっていたといいます。一方、レセプト業務スキルの習得が難しいこともあり、一部のベテラン職員に過度な負担がかかることに加え、経験の浅い職員は超過勤務時間が常態化するなど、労働環境としても悩みを抱えていました。

レセプトのチェックソフトも利用していましたが、設定やカスタマイズを担当した職員の異動や退職があると業務が引き継げず、また診療報酬請求の変革についていくのが難しいなどの問題もあったそうです。そこで医事課としては、職員の負担を減らし職場環境を改善しつつ、各職員のスキルに依存せずレセプト精度を上げるために、簡易な操作で実行できる精度の高いチェックシステム導入は不可欠と考えていたそうです。

医事課の総括担当者が弊社「AIレセチェッカー」を知る機会があり、医事請求業務の初心者でも簡易な操作で実行できるチェッカーソフトであることに注目し、導入を決定されました。

導入当初は、従来のチェック方法に慣れた職員から戸惑いの声が大きく、特に、長期にわたり専門的なチェックを続けてきた職員からは、強い不安や不満があがったそうです。

しかし使い始めてみると、レセプトチェック業務そのものに不慣れな職員にとっても簡単に使える「AIレセチェッカー」は、請求業務に関する業務時間の減少に顕著な効果を発揮しました。また職員の能力差による精度についても引き上げられたといいます。

病院固有の設定や診療報酬改訂というソフトウェア利用そのものの課題についても、「AIレセチェッカー」は運営するMedical AI Labからのサポートがあるため、職員の異動や離職による影響を無くすことができました。これにより、今は業務課題を積極的に見つけ、機能向上を進めることができるようになりました。

　今後「レセチェッカー」に期待されることとして「医事請求に関する情報をデータ化、分析できるようになれば、より効果的になる」などのご要望を頂戴しております。Medical AI Labはこれからも医療業界の皆さま、現場の皆さまに寄り添った開発を行っていきたいと考えております。