経営者目線から、生成AIが医療事務の現場にもたらす変革について解説します。介護・医療事業に長年携わってきた経験から、生成AIが医療事務の業務効率化、負担軽減、そして医療の質向上にどのように貢献できるのかを紐解きます。

1. 受付業務の効率化：AIによる患者対応の自動化と負担軽減

生成AIを活用した自動受付システムは、医療事務の受付業務を劇的に変革しつつあります。
従来、医療事務のスタッフは、患者からの電話対応、予約管理、来院時の受付対応など、多岐にわたる業務をこなす必要がありました。
しかし、生成AIを搭載した自動受付システムを導入することで、これらの業務を自動化し、スタッフの負担を大幅に軽減することが可能になります。

例えば、患者からの電話に対して、AIが自動的に応答し、予約の受付や変更、診療時間やアクセス方法などの問い合わせに対応することができます。
これにより、スタッフは他の業務に集中できるようになり、業務効率の向上が期待できます。
また、24時間365日対応が可能になるため、患者の利便性も向上します。

さらに、AIを活用したチャットボットも、受付業務の効率化に大きく貢献します。
Webサイトやアプリにチャットボットを導入することで、患者はいつでもどこでも質問や相談をすることができます。
チャットボットは、あらかじめ設定されたFAQに基づいて自動的に回答したり、必要に応じて人間のオペレーターに転送したりすることができます。
これにより、患者からの問い合わせに迅速かつ正確に対応できるだけでなく、スタッフの負担軽減にもつながります。

また、患者情報の管理においても、AIの活用は有効です。
AIは、大量の患者情報を効率的に管理し、必要な情報を瞬時に検索することができます。
過去の診療履歴やアレルギー情報などをAIが自動的に表示することで、受付業務のスピードアップと精度の向上が期待できます。
さらに、AIは患者情報に基づいて、適切な診療科や医師を自動的に案内することも可能です。

これらのAI技術を活用することで、医療事務の受付業務はより効率的になり、患者サービスの向上にも貢献します。
医療機関は、これらの技術を積極的に導入し、より良い医療サービスを提供していくことが求められます。

2. 会計業務の自動化：AIによる正確かつ迅速な医療費計算

生成AIは、医療事務の会計業務においても、その力を発揮しつつあります。
医療費の計算は、複雑な診療報酬点数表に基づいて行われ、正確性が求められる重要な業務です。
従来、この業務は医療事務スタッフが手作業で行っていましたが、ヒューマンエラーのリスクが常に存在していました。
しかし、生成AIを活用することで、医療費の計算を自動化し、正確かつ迅速に行うことが可能になります。

例えば、AIは電子カルテシステムと連携し、診療内容や使用薬剤などの情報を自動的に取得し、診療報酬点数表に基づいて医療費を計算することができます。
これにより、計算ミスを大幅に削減し、正確な医療費を算出することが可能になります。
また、計算にかかる時間を短縮することで、窓口業務の効率化にもつながります。
患者は会計を待つ時間を短縮でき、医療機関側はより多くの患者に対応できるようになります。

さらに、生成AIは未収金管理の改善にも貢献します。
AIは、未収金の発生状況をリアルタイムで把握し、医療機関に通知することができます。
これにより、未収金を早期に回収できるようになり、医療機関の経営の安定化に貢献します。
また、AIは過去の未収金データに基づいて、未収金が発生しやすい患者を特定することも可能です。
これにより、未収金の発生を未然に防ぐための対策を講じることができます。

私の経営経験から言えることは、正確な会計処理は、医療機関の経営において非常に重要であるということです。
生成AIを活用した会計業務の自動化は、医療事務スタッフの負担を軽減するだけでなく、医療機関全体の経営効率の向上にも大きく貢献します。
医療機関は、この技術を積極的に導入し、より安定した経営基盤を築いていくことが重要です。

3. 診療報酬請求業務の効率化：AIによるレセプト作成支援と精度向上

生成AIを活用したレセプト作成支援システムは、医療事務の診療報酬請求業務を劇的に変革する可能性を秘めています。
レセプト作成は、医療機関の収益に直結する重要な業務であり、正確性が求められると同時に、非常に煩雑な作業でもあります。
診療報酬点数表の複雑さ、頻繁な法改正、膨大な量の書類作成など、医療事務スタッフにとって大きな負担となっています。

しかし、生成AIを活用することで、これらの課題を解決し、診療報酬請求業務をより効率的かつ正確に行うことが可能になります。
例えば、AIは電子カルテシステムと連携し、診療内容や使用薬剤などの情報を自動的に抽出し、適切なレセプトコードを選択することができます。
これにより、手作業によるコード入力の時間を大幅に短縮し、人的ミスのリスクを低減することができます。

また、AIはレセプトの点検作業も自動化することができます。
入力された情報に誤りや矛盾がないかを自動的にチェックし、修正すべき箇所をスタッフに提示することで、レセプトの精度を向上させることができます。
さらに、AIは過去のレセプトデータや審査機関からの返戻情報などを学習し、より精度の高いレセプト作成を支援することも可能です。

私の実務経験から言えることは、レセプト作成におけるエラーは、医療機関にとって大きな損失につながる可能性があるということです。
審査機関から返戻を受けると、再請求の手続きが必要となり、時間と労力が無駄になります。
また、最悪の場合、診療報酬が減額される可能性もあります。
生成AIを活用したレセプト作成支援システムは、これらのリスクを最小限に抑え、医療機関の経営の安定化に貢献します。

さらに、AIは法改正や診療報酬改定などの最新情報を自動的に取得し、スタッフに通知することも可能です。
これにより、医療事務スタッフは常に最新の情報を把握し、適切なレセプト作成を行うことができます。
また、AIは、審査機関とのやり取りをスムーズに行うための支援を行うことも可能です。
例えば、審査機関からの問い合わせに対して、AIが自動的に回答を作成したり、必要な書類を準備したりすることができます。
これにより、医療事務スタッフの負担を軽減し、より重要な業務に集中できる環境を構築することができます。

4. レセプト作成業務の負担軽減：AIによるコード選択と点数計算の自動化

生成AIは、医療事務にとって煩雑で負担の大きいレセプト作成業務を効率化し、正確性を向上させる強力なツールとなり得ます。
具体的には、カルテに記載された自由記述の診療内容から適切なレセプトコードを自動的に選択する機能や、診療行為に基づいて点数を自動計算する機能が期待されます。

例えば、医師がカルテに「上腹部痛の訴えあり、腹部診察、血液検査実施」と記載した場合、生成AIはこれを解析し、適切なレセプトコード（例えば、初診料、腹部診察料、血液検査のコードなど）を自動的に選択します。
医療事務スタッフは、AIが選択したコードを確認し、必要に応じて修正を加えるだけで済みます。
これにより、コード選択にかかる時間を大幅に短縮し、ヒューマンエラーによるミスを最小限に抑えることができます。

また、生成AIは診療報酬点数表に基づいて、各診療行為の点数を自動的に計算することも可能です。
例えば、腹部診察が10点、血液検査が20点の場合、AIはこれらの点数を自動的に加算し、合計30点と計算します。
これも手計算によるミスを減らし、業務効率を向上させるのに役立ちます。

さらに、AIはレセプトの点検作業も自動化できます。
入力された情報に矛盾や不備がないか、例えば、特定の病名と処方が矛盾していないかなどを自動的にチェックし、医療事務スタッフに警告を発します。
これにより、レセプトの正確性をさらに高めることができます。

これらの機能により、医療事務スタッフはこれまで多くの時間を費やしていたコード選択や点数計算、点検作業から解放され、より複雑な業務や患者対応に集中できるようになります。
また、AIによる自動化は、レセプト作成業務の均一化にも貢献し、医療機関全体の業務効率向上と医療サービスの質向上に繋がると期待されます。

5. マルチタスクからの解放：AIによる業務の自動化と優先順位付け

生成AIは、医療事務の多様な業務を自動化し、優先順位付けを支援することで、マルチタスクの負担を軽減する可能性を秘めています。
医療事務は、受付、会計、診療報酬請求、レセプト作成など、多岐にわたる業務を同時進行で行わなければなりません。
さらに、急患対応や電話対応など、突発的な業務にも追われます。
このような状況下で、すべての業務を効率的かつ正確にこなすことは容易ではありません。

しかし、生成AIを活用することで、これらの業務の一部を自動化し、スタッフの負担を軽減することができます。
例えば、AIが予約状況や患者の待ち時間を分析し、受付業務の優先順位を自動的に決定することができます。
また、AIは、診療報酬請求業務において、締め切り日が近い請求書を優先的に処理するように指示を出すことも可能です。

さらに、AIは、各スタッフのスキルや経験、業務の進捗状況などを考慮し、最適なタスクを割り当てることもできます。
これにより、各スタッフの能力を最大限に活かし、チーム全体の生産性を向上させることができます。
また、AIは、各業務の進捗状況をリアルタイムで監視し、遅延が発生している場合は、アラートを出すことも可能です。
これにより、迅速な対応が可能となり、業務の遅延を防ぐことができます。

経営者の視点から見ると、AIによる業務の自動化と優先順位付けは、医療事務の生産性向上に大きく貢献すると考えられます。
スタッフは、煩雑な業務から解放され、より重要な業務に集中できるようになります。
例えば、患者とのコミュニケーションや、医療サービスの質向上のための取り組みなどに、より多くの時間を割くことができるようになります。
これは、患者満足度の向上、ひいては医療機関の評判向上にもつながるでしょう。
また、AIを活用することで、業務の標準化を図ることも可能です。
これにより、担当者による業務の質のばらつきをなくし、安定したサービスを提供することができます。

6. 継続的な学習の支援：AIによる最新情報の提供と学習サポート

生成AIは、医療事務にとって不可欠な継続的な学習を強力にサポートする可能性を秘めています。
医療制度や診療報酬は頻繁に改定されるため、医療事務スタッフは常に最新の情報を把握し、業務に反映させる必要があります。
この学習プロセスは、時間と労力を要するだけでなく、情報収集の難しさや、改正内容の複雑さなど、多くの課題を伴います。

しかし、生成AIを活用することで、これらの課題を解決し、より効率的かつ効果的な学習を実現できます。
例えば、AIは、関連法規や通知などの膨大なテキストデータを解析し、重要な変更点や追加事項を自動的に抽出・要約することができます。
これにより、医療事務スタッフは、膨大な資料を読み込む必要がなく、短時間で主要な変更点を把握することが可能になります。

さらに、AIは、個々のスタッフの学習状況や理解度に合わせて、パーソナライズされた学習コンテンツを提供することも可能です。
例えば、苦手な分野や理解が不十分な項目について、重点的に学習できるような教材を自動作成したり、クイズ形式で理解度をチェックする機能を提供したりすることができます。
これにより、個々のスタッフのニーズに合わせた学習が可能となり、学習効果の向上が期待できます。

また、AIは、最新の情報をリアルタイムで提供するだけでなく、過去の情報との比較や関連情報の提示なども行うことができます。
例えば、過去の診療報酬点数表と最新の点数表を比較表示し、変更点を分かりやすく示したり、関連する法規や通知へのリンクを提供したりすることで、より深い理解を促進することができます。

AIを活用した学習サポートは、医療事務スタッフのスキルアップを促進するだけでなく、医療機関全体の質向上にも貢献します。
常に最新の知識とスキルを備えたスタッフは、より正確で効率的な業務遂行が可能となり、患者へのサービス向上にもつながります。
また、AIによる学習サポートは、研修にかかる時間やコストを削減する効果も期待できます。
医療機関は、生成AIを活用した学習支援システムを導入することで、スタッフの育成を効率化し、医療サービスの質向上に投資することが可能になります。

7. 人手不足解消への貢献：AIによる業務の自動化と労働環境の改善

医療事務の人手不足は、多くの医療機関にとって深刻な課題です。
長時間労働や過重な業務負担は、スタッフの疲弊や離職につながり、医療サービスの質低下を招く恐れがあります。
生成AIは、こうした人手不足問題の解決に貢献する可能性を秘めています。

AIによる業務の自動化は、医療事務スタッフの業務負担を大幅に軽減します。
受付、会計、診療報酬請求、レセプト作成など、これまで人手で行われていた多くの業務がAIによって自動化されれば、スタッフはより重要な業務に集中できるようになります。
例えば、患者とのコミュニケーションや、医療サービスの質向上のための取り組みなどに、より多くの時間を割くことができるようになります。

AIによる業務効率化は、労働時間の短縮にもつながります。
残業や休日出勤を減らすことで、スタッフのワークライフバランスを改善し、より働きやすい環境を整備することができます。
これは、離職率の低下や優秀な人材の確保にもつながり、医療機関全体の活性化に貢献します。

経営者の視点から見ても、AIによる人手不足解消は大きなメリットとなります。
人材採用や教育にかかるコストを削減できるだけでなく、より質の高い医療サービスを提供することで、患者満足度を高め、医療機関の競争力強化につなげることができます。

また、AIは、業務の標準化にも貢献します。
担当者によって業務の質にばらつきが生じるのを防ぎ、安定したサービスを提供することが可能になります。
これは、医療機関の信頼性向上にも貢献するでしょう。

AIは、単なる業務効率化ツールではなく、医療事務の労働環境を改善し、より働きがいのある職場を作るための強力なツールとなり得ます。
医療機関は、AIを積極的に活用することで、人手不足問題を解決し、持続可能な医療体制を構築していくことが重要です。

8. 電子化へのスムーズな対応：AIによるシステム導入と運用支援

医療機関におけるシステム導入は、業務効率化や患者サービス向上に不可欠です。
しかし、新しいシステムの導入は、多大な時間と労力を要するだけでなく、スタッフの負担増加や混乱を招く可能性もあります。
特に、電子カルテやレセプトコンピュータなどの複雑なシステムの導入は、専門知識や技術が必要となるため、医療事務スタッフにとって大きな負担となる場合があります。

生成AIは、このようなシステム導入と運用をスムーズに進めるための強力なツールとなり得ます。
例えば、AIは、医療機関の既存システムや業務フローを分析し、最適なシステム構成や導入手順を提案することができます。
また、AIは、スタッフのスキルレベルや学習状況に合わせて、システムの使い方に関するトレーニング教材を作成したり、操作方法に関する質問に自動的に回答したりすることも可能です。
これにより、スタッフは、新しいシステムにスムーズに適応し、効率的に業務を行うことができるようになります。

さらに、生成AIは、システム運用におけるトラブルシューティングやメンテナンスも支援することができます。
システムのエラー発生時、AIはエラーの原因を迅速に特定し、適切な解決策を提示することができます。
また、AIは、システムの稼働状況を監視し、潜在的な問題を早期に検知することで、システム障害の発生を未然に防ぐことも可能です。
さらに、AIは、システムの利用状況を分析し、改善点や新たな機能の提案を行うこともできます。
これにより、医療機関は、常に最適なシステム環境を維持し、業務効率の向上を図ることができます。

私の実務経験から言っても、システム導入の成否は、導入後の運用に大きく左右されます。
生成AIを活用することで、システム導入に伴う負担を軽減し、スムーズな運用を実現できるでしょう。
これにより、医療事務スタッフは、システム操作に煩わされることなく、本来の業務に集中できるようになり、患者サービスの向上にも貢献できます。

8. 患者コミュニケーションの向上：AIによる情報提供とサポート

生成AIは、患者コミュニケーションの質を向上させるための、大きな可能性を秘めています。
特に、情報提供とサポートの側面において、AIは革新的な役割を果たすことが期待されます。

まず、AIは、患者にとって分かりやすい形で医療情報を提供することができます。
専門用語や複雑な医療知識を、患者の理解レベルに合わせて分かりやすく説明することで、患者は自身の病状や治療方針について、より深く理解することができます。
これは、患者が治療に積極的に参加し、より良い治療成果を得るために非常に重要です。

例えば、AIは、患者の病名や症状に基づいて、関連する医療情報を自動的に検索し、分かりやすい言葉で説明することができます。
また、画像や動画などを用いて、視覚的に分かりやすい説明を提供することも可能です。
さらに、AIは、複数の言語に対応することで、多様な背景を持つ患者に対応することもできます。

次に、AIは、患者に対するサポートを強化することができます。
例えば、AIを搭載したチャットボットは、24時間365日、患者からの問い合わせに対応することができます。
予約の確認や変更、診療時間やアクセス方法などの一般的な質問だけでなく、治療に関する不安や疑問にも対応可能です。
これにより、患者はいつでも必要な時にサポートを受けることができ、安心感を得ることができます。

また、AIは、患者の状態をモニタリングし、異常を検知した場合には、医療機関にアラートを送信することもできます。
例えば、慢性疾患の患者に対して、AIが定期的に健康状態をチェックし、悪化の兆候が見られた場合には、医療機関に連絡することで、早期の介入を可能にします。

さらに、AIは、患者とのコミュニケーションをパーソナライズすることもできます。
患者の過去の診療履歴や健康状態、生活習慣などの情報を分析し、個々の患者に最適な情報提供やサポートを提供することで、より効果的なコミュニケーションを実現できます。
例えば、特定の疾患を持つ患者に対して、その疾患に関する最新の研究成果や治療方法に関する情報を提供したり、健康的な生活習慣を送るためのアドバイスを提供したりすることができます。

9. 院内連携の強化：AIによる情報共有の効率化とコミュニケーション支援

生成AIは、院内連携の強化という点においても、医療現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
医療現場では、医師、看護師、医療事務、薬剤師、検査技師など、多くの専門スタッフが連携して患者ケアにあたっています。
そのため、正確かつ迅速な情報共有は、質の高い医療を提供するために不可欠です。
しかし、多忙な医療現場では、情報共有がスムーズに行われず、連携ミスや非効率性が発生してしまうケースも少なくありません。

生成AIを活用することで、これらの課題を解決し、院内連携を強化することができます。
例えば、AIは、電子カルテシステムやその他の医療情報システムと連携し、必要な情報を自動的に収集・整理し、関係者間で共有することができます。
これにより、情報伝達の遅延や漏れを防ぎ、迅速な意思決定を支援します。

また、AIは、異なるシステム間での情報連携も可能にします。
例えば、電子カルテシステムと検査システム、薬剤管理システムなどを連携させることで、患者に関する情報を一元的に管理し、各部門で共有することができます。
これにより、情報の重複入力や転記ミスなどを防ぎ、業務効率を向上させることができます。

さらに、生成AIは、コミュニケーションの円滑化にも貢献します。
例えば、AIを搭載したチャットボットを導入することで、スタッフ間での簡単な質問や相談に迅速に対応することができます。
また、AIは、会議の議事録作成やタスク管理なども自動化することで、スタッフの負担を軽減し、より重要な業務に集中できる環境を構築することができます。

経営者の視点から見ると、AIによる情報共有の効率化とコミュニケーション支援は、医療の質向上と経営効率の向上に大きく貢献すると考えられます。
連携ミスや非効率性を減らすことで、医療事故のリスクを低減し、患者安全を高めることができます。
また、業務効率化によるコスト削減効果も期待できます。
さらに、スタッフ間のコミュニケーションが円滑になることで、職場の雰囲気改善にもつながり、より働きやすい環境を整備することができます。

古澤久志