AIによる医療保険の4つの変革

医療保険の膨大な事務処理に対してAIを活用することで、コスト削減を行うのは既定路線となっている。単にコストだけの問題にとどまらない、医療保険のあり方を変革する4つのポイントを紹介する。

Forbesの記事によると、1.保険会社と顧客のやりとりの多くがAIチャットボットに置換された。自然言語処理が十分に機能しパーソナライズされたやりとりは、顧客満足度の向上にもつながっている。2.機械学習モデルが取り入れられ案件処理が圧倒的に迅速になった。ただし、病院や薬局側の技術対応が緩慢でボトルネックとなっていることも指摘されている。3.今後は医療記録からAIが顧客の疾病リスクを予測し、予防を促がすようになる。救急受診の可能性や関節置換術の必要性、うつ病の診断などに対して、数ヶ月前からの予測がすでに可能という。4.顧客の行動をベースとして保険料を算定するようになる。ウエアラブルセンサーなどによる健康データの追跡で、疾病リスクの低い顧客には割引などのインセンティブが検討される。

大手医療保険会社に対して、スタートアップがAI主導型の関連システムを提供するという業界の構図も注目すべきである。保険という伝統的ビジネスモデルに、新興AI企業の参入で変革が起きている。個人情報の取扱いという課題はかかえつつも、AIは最終的にすべての保険会社と顧客に利益をもたらすものになるのか。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。