OpenEvidenceは、医療事務における難題である診療報酬請求と臨床文書作成を自動化する新機能「Coding Intelligence」を導入した。このツールは、同社の既存の臨床アシスタントに組み込まれており、医師と患者の対話記録を分析して具体的な請求コードを提案する。診察時の細かなニュアンスを推論することで、CPTコードやICD-10診断の推奨を行うとともに、医療上の意思決定に関する根拠を患者のカルテに直接作成する仕組みだ。

このシステムは、数万件に及ぶ請求コードの選定という、ヘルスケア現場における大きな事務的負担の解消を目指している。単純なキーワード抽出に頼る従来のソリューションとは異なり、このAI駆動型アプローチは、実施された検査や治療を含む診察全体の文脈を評価して正確性を担保する。特に、診察時間や医療リスクに基づいて複雑さや請求区分を決定する、高度な「評価・管理（E/M）」レベルの判定にも対応しているのが特徴である。

診療報酬の最大化とコンプライアンスの遵守を確実にするため、プラットフォームにはメディケアの「複数手技支払い削減（MPPR）」ポリシーや「適正コーディング・イニシアチブ（CCI）」の規則が統合された。提出前にコードの組み合わせを検証することで、請求却下につながる一般的なミスを未然に防ぐ。手作業や外部委託からリアルタイムのAI自動化へと移行することで、医師は手技コードの記載漏れによる収益損失のリスクを抑えながら、より患者のケアに専念できるようになる。

OpenEvidenceは、医療事務における難題である診療報酬請求と臨床文書作成を自動化する新機能「Coding Intelligence」を導入した。このツールは、同社の既存の臨床アシスタントに組み込まれており、医師と患者の対話記録を分析して具体的な請求コードを提案する。診察時の細かなニュアンスを推論することで、CPTコードやICD-10診断の推奨を行うとともに、医療上の意思決定に関する根拠を患者のカルテに直接作成する仕組みだ。

このシステムは、数万件に及ぶ請求コードの選定という、ヘルスケア現場における大きな事務的負担の解消を目指している。単純なキーワード抽出に頼る従来のソリューションとは異なり、このAI駆動型アプローチは、実施された検査や治療を含む診察全体の文脈を評価して正確性を担保する。特に、診察時間や医療リスクに基づいて複雑さや請求区分を決定する、高度な「評価・管理（E/M）」レベルの判定にも対応しているのが特徴である。

診療報酬の最大化とコンプライアンスの遵守を確実にするため、プラットフォームにはメディケアの「複数手技支払い削減（MPPR）」ポリシーや「適正コーディング・イニシアチブ（CCI）」の規則が統合された。提出前にコードの組み合わせを検証することで、請求却下につながる一般的なミスを未然に防ぐ。手作業や外部委託からリアルタイムのAI自動化へと移行することで、医師は手技コードの記載漏れによる収益損失のリスクを抑えながら、より患者のケアに専念できるようになる。