医療請求事務向けコーディングをAIで効率化するDiagnoss

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カリフォルニア州バークリーのDiagnossは、機械学習にフォーカスしたスタートアップスタジオであるThe Houseに支援され、医療請求事務のためのコーディングアシスタントをローンチした。

そのソフトウェアは、ドキュメンテーションとコーディングに対するリアルタイムのフィードバックを提供する。

Diagnossによると、医療コーディングは病院の成功と失敗を左右する。ヘルスケアのプロバイダーたちは新型コロナウイルス(COVID-19)の急な発生で弱体化し、病院は容量の60%以下で稼働している。そしてその1 / 4は、パンデミックによるケアへの妨害が続くかぎり、今後1年以内の閉鎖の可能性に直面している。

費用圧力のためどんなコーディングエラーでも財務的負担になり、ヘルスケアのプロバイダーを追い詰める。

「診察する1人の患者につき医師は、1回に平均16分間を管理業務に費やす(Annals of Internal Medicine記事)。1日の合計では数時間にもなる。さらに、入力されるコードにはエラーが多く、エラー率は最大で30%といわれている。そのため、請求ができなかったり、遅れたりしている。しかし人工知能と機械学習の現在の大きな進歩で、ついに医師に燃え尽き状態と財務的な重荷をもたらす非効率性の一部を、退治できるようになった」と声明で語るのはDiagnossの創業者でCEOのAbboud Chaballout(アボウド・チャボールアウト)氏だ。

Diagnossがやることは、一種の文法チェックだ。同社の自然言語処理ソフトウェアは、医師が書いたメモを正しく読むことができる。同社のツールは患者の診療に関する評価と管理のコードを提供し、医師のメモに欠けている情報を指摘し、診断と処置を表すコードの予測を提供する。その予測は、医師のメモを解読した後でそのまま適用できることもある。

Diagnossのあるレビューによると、3万9000人分の、匿名化した電子カルテを使って行った調査では、同社のマシンが行うコーディングサービスは人間コーダーよりも50%以上正確だった。

医師たちは、前に発表されたモバイルの電子カルテベンダーDrChronoとのパートナーシップから、Diagnossのサービスをすでに使っている。

カテゴリー:人口知能・AI
タグ:Diagnoss医療

画像クレジット:Aleutie / Getty Images (Image has been modified)

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa