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神戸市職員とレセプトチェックの効率化を検討するモンスター・ラボの平石真寛さん(奥)=神戸市役所
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神戸市職員とレセプトチェックの効率化を検討するモンスター・ラボの平石真寛さん(奥)=神戸市役所

神戸市職員とレセプトチェックの効率化を検討するモンスター・ラボの平石真寛さん(奥)=神戸市役所

神戸市職員とレセプトチェックの効率化を検討するモンスター・ラボの平石真寛さん(奥)=神戸市役所

 患者の診療報酬などの基になるレセプト(診療報酬明細書)。医療機関から神戸市国保年金医療課に届くデータは毎月20~30万件に上る。このうち入力のエラーが疑われるものを、職員がチェックしている。

 送られてきたデータと、市が保管する情報を目視で1件1件突き合わせる。作業時間は1件当たり10分を超えることも。月平均約700件のレセプトを確認するアナログな作業の効率化に、スタートアップ(新興企業)2社が取り組んだ。

 アプリ開発などを手掛けるモンスター・ラボ(東京)は、RPA(ロボットによる業務自動化)技術を駆使し、全体エラーの4割を占める「助成期間外の申請」「転居による番号変更後の受診」の処理を自動化。申請内容のチェック、訂正などの操作をパソコンに任せることで、これまで5人の職員が月平均43時間費やしていた作業を5時間に短縮し、88%の効率化に成功した。

 同社の平石真寛さんは「開発中のシステムを神戸市向けに改善した。神戸市のほかの部署や同様の課題を持つ自治体にも導入したい」と話す。同課は「削減できた時間をほかの業務に活用できる」と歓迎し、来年度以降の予算化を検討している。

 申請者番号の打ち間違えについても、ビッグデータを解析する米シリコンバレーの「フライデータ」が、AI(人工知能)技術を用いたチェック作業の効率化に取り組んでいる。

2019/1/16
 

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