台湾の医療機関を視察した日本の医療関係者たち…現地で全員が答えにつまった「ひとつの質問」【大学教授が解説】
「レセプトチェック」の現在地
まず、保険医療機関の根幹にかかわることですが、診療情報をミスなく正確に入力して日々適切な算定を行うことがやはり大切です。 一般に算定業務は後工程に行けば行くほど修正時の手間が増えます。レセプトが審査支払機関から医療機関に戻され、記載内容の精査・修正をするのに心身を削られるくらいならば、必要な金銭的コストや時間的コストをかけて院内の算定段階で「予防」に努めたほうが組織内の全体最適といえるのではないでしょうか。 現在、さまざまなベンダーが「レセプトチェック」の行えるソリューションを提供しており、業務効率を高めたり、ヒューマンエラーを最小化したりする目的で導入されています。 製品ごとに仕様は異なりますが、まずは電子カルテなどのデータから医療事務システム(レセコン)でUKEファイル(拡張子uke)と呼ばれるCSVファイルのようなテキストデータを作成し、そのファイルを解析してレセプトの誤謬や不備を自動的に抽出することで、審査支払機関へ提出するデータの精度を高めています。 「レセプトチェック」の運用方法 ここで大切なのは、システム導入よりもむしろ運用です。「レセプトチェック」機能を持つ製品でできるのは誤謬や不備の疑いのあるデータの抽出であり、なかにはAIを搭載した製品もありますが、けっして病院側で医師や事務系職員が行う院内審査を免れるものではありません。 筆者らは2023年11月に台湾の医療機関を視察した際、訪問先で「なぜ日本では、リアルタイムに診療報酬請求を行わずに月1回にまとめているのですか?」と素朴な疑問を投げかけられましたが、ほとんどなにも答えられませんでした。 このように行政ルールの説明はできても、日本国内のローカルな事情を超えた本質的な理由となると、きちんと説明できないことは多々あります。しかしながら、実際に台湾で受けた素朴な疑問は当を得ていて、これまでの1ヵ月ごとに区切るレセプト情報では医療サービス実施後の一定の時間経過後(最大1ヵ月後)となるため、すでに過去情報になってしまっています。 これからのデジタル時代であれば、デイリーもしくはリアルタイムなレセプトの算定も可能であり、そこから病院の経営状況を見ていけば、データ運用上の価値が高まることは明らかです。 今後、さらにAI技術が進んでいけば、たとえばカルテ情報から1ヵ月後の診療予測レセプトで試算することも考えられます。もしも精度の高い未来予測データがあれば、医療サービスのチェックや収益を意識した適切な軌道修正も可能となりますし、過去・現在・未来にわたる横断的データと向き合うレセプト管理士やレセプトコンサルタントなどの新たな専門職も重要性を増していきます。 やや話が広がりましたが、「レセプトチェック」の業務1つをとってみても、固定観念に縛られずに算定漏れや診療報酬の減額を減らす組織文化を作ることや、レセプトにかかわるリスクを医事部門だけで抱え込むのではなく病院全体で共有するといった目標を立てて取り組むとよいでしょう。