医療費請求を自動化する機械学習ツール – Nym Health

米国における医療費の請求は、複雑なコード入力によって医療システム全体に負荷をかけている。コード関連の医療費支払い拒否が、医療機関に年間150億ドルのコストを負わせているという試算もある。イスラエル拠点のNym Healthは、病院の請求書発行を自動化する機械学習ツールを提供している。

TechCrunchでは、Nym Healthがツール開発と販売拡大のために新たに1650万ドルの資金を調達したと報じている。Nym社のツールは医師のカルテから自動的に適切な請求コードに変換する技術を用いている。臨床の用語を理解するための自然言語処理と分類のアルゴリズムによって、処置・検査・治療に対して最適な請求額を決定できる。

Nym社のソフトウェアは、医療の意思決定に対して介入しないコンセプトで「医師は最善を尽くしてプロトコルを守っている」と仮定しており、不正な水増し請求には対応していないという。現在、同社のサービスは分析1件あたり1-4ドルの料金で、米国内の約40の医療機関と提携している。

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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。