医療保険支払い予測AIで医療費を削減 – Alpha Health社のDeep Claim

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米国で増大する医療費全体のうち4分の1が無駄遣い・不経済と指摘する研究がある。米国2018年の医療費約3.6兆ドルのうち、約2660億ドルが管理費で、医療費の請求1件あたり推定コスト120ドルを例として、無駄の中で管理費が最も大きな割合といわれる。特に、医療機関から保険支払機関への請求の約5-11%が査定・返戻となり、それを回避し回収するためのコストは医療機関にとって負担となっている。

そのような社会問題を解決する研究「医療費請求の提出前に保険支払いを予測する機械学習モデル」が、機械学習の国際会議 ICML: International Conference of Machine Learning 2020で発表された。「Deep Claim」と呼ばれるその予測AIを開発したAlpha Health社のプレスリリースによると、同システムは請求に含まれる患者属性・診断・治療・請求金額のデータから、保険支払いの最初の回答日・査定される確率・査定理由のコード・請求内の疑義がある領域を予測する。同システムは従来の基本システムより約22%上回るパフォーマンスを発揮した。

同研究では、ディープラーニングシステムによって保険請求プロセスを正確に自動化することで、個々の病院は年間数百万ドル規模の節約となり、米国全体で年間数十億ドル規模の経費削減が図れる可能性があると主張している。Alpha Health社の共同創設者でCEOのByung-Hak Kim博士は「AIによる診断や創薬に注目が集まる一方で、医療のバックオフィスにも同様のアプローチで大規模に適用できるチャンスが示されています」と述べた。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
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, PhD
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)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、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)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員を経て東京大学特任研究員など。専門はメディカルデータサイエンス。

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。