【AI開発事例】医療保険請求をAIで自動化！精度99.99%＆作業半減を実現

「診療報酬明細書（レセプト）のチェックと入力に時間がかかりすぎる…」
「保険請求のルールが複雑で、ミスが起こりやすい…」
「医療事務スタッフの負担を軽減したい…」

医療現場、特に在宅医療サービスの分野では、保険請求業務の複雑さと作業量が大きな負担となっています。

こんにちは。私たちJVBは、ベトナムに拠点を置くオフショア開発企業です。お客様の「困った」を解決するAIシステム開発を得意としています。最近はAI開発のご依頼を多く頂いております。

今回は、医療現場の保険請求業務をAIで効率化・高精度化する「医療の保険請求AI処理システム」の開発事例をご紹介します。

医療の保険請求AI処理システムとは？

このAIシステムは、電子カルテ（EMR）システムと連携し、主に在宅医療サービスにおける保険請求（診療報酬明細書）処理をAIで自動化・最適化するソリューションです。

請求情報の自動読取・解析

紙やPDFで出力された診療報酬明細書などの情報を、AI-OCR技術（例：GPT-4 Visionなど）を用いて高精度に読み取り、テキストデータ化します。さらに、自然言語処理技術を用いて、病名、診療行為、薬剤などの情報を正確に抽出し、構造化データに変換します。

請求内容の自動チェックと精度向上

抽出・構造化されたデータに基づき、AIが保険請求ルールや過去の事例と照らし合わせ、請求内容の妥当性、病名と診療行為の整合性、算定漏れや過剰請求の可能性などを自動でチェックします。これにより、請求ミスのリスクを大幅に低減します。

EMR連携によるシームレスな処理

既存の電子カルテ（EMR）システムと連携することで、患者情報や診療記録をスムーズに参照し、請求データ作成プロセス全体を効率化します。手作業による転記ミスなどを防ぎ、一貫性のあるデータ管理を実現します。

使われている主な技術

主に以下の技術を使用しております。お客様のニーズに合わせて最適な技術を選定・活用いたします。

AIモデル / Vision技術

診療報酬明細書などの画像から文字情報を高精度に読み取るために、GPT-4 VisionのようなVision対応LLMや、Azure Vision AI (Azure Computer Vision)のOCR機能などを活用します。複雑な書式や手書き文字にも対応可能です。

自然言語処理 (NLP) / マシンラーニング (ML)

読み取ったテキストデータから、病名、診療コード、薬剤名などの医療専門用語や請求に必要な情報を正確に抽出・分類するために、高度な自然言語処理技術や機械学習モデル（例：Random Forestなどを用いたカスタムモデル）を利用します。

ルールベースシステム

複雑な保険請求ルールや算定基準をシステムに組み込み、請求内容の自動チェックを行うために、ルールベースの処理エンジンを活用します。これにより、法令遵守を確保します。

連携技術 (EMR連携 / RPA連携)

電子カルテ（EMR）システムとのAPI連携や、場合によってはRPA（Robotic Process Automation）ツールとの連携により、既存システムとのシームレスなデータ連携と業務プロセスの自動化を実現します。

技術選定やインフラ構築など、専門的な部分はJVBが責任を持って担当しますので、お客様は安心してシステムをご利用いただけます。

【導入前】こんな課題、ありませんか？

このシステム導入を検討される背景には、特に在宅医療サービスを提供する現場での、以下のような課題がありました。

• 診療報酬明細書の作成・点検に膨大な時間と人手がかかっている。
• 複雑な保険請求ルールのため、算定ミスや請求漏れが発生しやすい。
• 目視によるチェックでは限界があり、精度に不安がある。
• 医療事務スタッフの専門知識への依存度が高く、業務が属人化しやすい。
• 法改正や診療報酬改定への迅速な対応が難しい。

【導入後】導入したらこう変わりました！

このAIシステムを導入することで、保険請求業務は次のように改善されました！

請求処理スピードが大幅に向上！

診療報酬明細書などの情報の読み取りからチェック、請求データ作成までのプロセスが自動化され、従来と比較して処理時間が大幅に短縮されました。

驚異の精度99.99%を達成！

AIによる高精度なデータ読み取りと厳密なルールチェックにより、ヒューマンエラーを限りなく削減。99.99%という高い精度での請求処理を実現しました。

手作業を最大50%削減！

これまで多くの人手を要していた確認・入力作業がAIに置き換わることで、関連業務の手作業時間を最大で50%削減することに成功しました。

法令遵守と正確性を両立！

常に最新のルールに基づいてチェックを行うため、法令を遵守しながら正確な保険請求が可能となり、返戻や査定のリスクを低減しました。

スタッフの負担軽減と専門業務への集中！

煩雑な事務作業から解放され、医療事務スタッフはより専門性の高い業務や、患者様への対応に集中できるようになりました。

こんな使い方もできるかも？

このシステムのAI技術（OCR、NLP、ルールベース処理など）は、医療分野の他の業務にも応用可能です。

他の医療文書のデータ化・分析

紹介状、診断書、看護記録など、保険請求以外の様々な医療文書をAI-OCRとNLPでデータ化・構造化し、検索や分析を容易にします。

診断支援・治療方針決定サポート

厳格な管理下で匿名化された過去の類似症例データをAIが分析し、診断や治療方針決定の際の参考情報として医師に提示します。

臨床データ分析・研究活用

蓄積された電子カルテデータや請求データをAIが分析し、特定の疾患の傾向把握、治療効果の検証、新薬開発などの研究活動を支援します。

製薬会社の資料分析

新薬に関する膨大な論文や臨床試験データをAIが読み込み、必要な情報を抽出・要約することで、情報収集・分析業務を効率化します。

医療過誤防止への応用

処方箋の内容や検査データなどをAIがチェックし、投薬ミスやアレルギーの見落としなどのリスクを検知・警告するシステムに応用します。

遠隔医療における情報連携

遠隔診療で得られた情報をAIが整理・要約し、関係する医療機関やスタッフ間でスムーズに情報共有できるようサポートします。

医療従事者向け学習コンテンツ作成

最新の医療情報やガイドラインをAIが収集・整理し、医療従事者向けの効率的な学習コンテンツ（要約、クイズなど）を生成します。

患者向け説明資料の自動生成

診断結果や治療計画に関する情報を、AIが患者様にも分かりやすい言葉で説明する資料を自動生成し、インフォームドコンセントを支援します。

JVBのAI開発サービス、こんなことも得意です！

JVBでは、今回ご紹介したシステム以外にも、お客様のニーズに合わせた様々なAIソリューションを提供しています。

RAGシステム構築

RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）とは、 AI（LLM）が回答を作る際に、まず社内文書などの外部情報を検索（Retrieval）し、 その情報に基づいてより正確な回答を生成（Generation）する技術です。
LLMと社内データ検索を組み合わせ、高精度な情報アクセスや対話システムを構築できます。（今回の開発事例もRAGの一種です）

AIエージェント開発

目標達成のために自律的に計画・実行するAIエージェントを開発します。RAGを発展させ、情報検索だけでなく、多様なツール（API連携、データベース検索、Web検索など）を使いこなし、複雑なタスクの自動化を実現します。基盤となるLLMも、OpenAIやAnthropic等のAPIだけでなく、Llama等のオープンソースモデルを活用することも可能です。

画像・動画解析AI

防犯カメラ映像の分析（不審行動検知など）、工場での製品検査（異常検知）、ドローンでのインフラ点検など、視覚情報を活用したAIシステムを開発します。YOLO（画像認識・物体検出のAI）などを活用します。

エッジAI開発

スマートフォン、カメラ、センサーなどのデバイス（エッジデバイス）上でAIを動作させ、リアルタイム処理やオフライン環境での利用を可能にします。

その他、自然言語処理（文書分類、感情分析）、需要予測、在庫最適化、推薦システムなど、幅広い分野でのAI活用が可能です。

AI導入、JVBに相談してみませんか？

「AI導入は難しそう…」
「自社に合うシステムを開発できるだろうか？」

もし、そうお考えでしたら、ぜひ一度JVBにご相談ください！

私たちJVBは、ベトナムのオフショア開発拠点ならではの低価格なコストメリットを活かしながら、高品質なAIシステムの開発を実現します。さらに、日本人スタッフと日本語堪能なブリッジSE（PM）が常駐しておりますので、コミュニケーションや品質管理の面でもご安心いただけます。お客様に寄り添い、企画段階から開発、運用まで、責任を持ってサポートいたします。

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