AIレセプト点検でDX化を推進。医療業界の業務効率化&収益率アップを目指す 「Medical AI LAB」
⽬標募集額 | 上限募集額 | 現在の申込金総額 |
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30,000,000円 | 60,960,000円 | 60,960,000円 |
【サマリー】
・AI技術を活用したレセプト(診療報酬の明細書)のチェックシステムの独自開発、導入を皮切りに、医療業界にデジタル技術を持ちこみ、医療の効率化と高度化、医療業界の収支改善に寄与しようと2018年12月に会社を設立しました。
・コロナ禍において赤字経営の病院は5割以上にのぼり、病院の収支バランスを改善する上で人件費をはじめとしたコスト削減は喫緊の課題です。業務効率化のためには、医療業界のDX化が必要と考えています。
・現在、医療機関では、収入面で大きな役割を果たすレセプト(診療報酬の明細書)のチェックに多くの時間を割いています。この問題を解決するため、AIを搭載したレセプトチェックシステム「AIレセチェッカー」を自社開発しました。国立大学法人東京大学(医学部附属病院)をはじめ、2020年年末時点で16の医療機関に試用も含めて利用していただいています。
・特許を取得した高精度な「AIレセチェッカー」の導入によってコストカットを実現し、これまで起きていた人的ミスの減少も期待できます。AIによる学習機能を備えているため、利用するほど精度の向上が見込めます。
・今後は導入実績をもとに、直販とともに代理店・紹介営業を加速させます。
※本プロジェクトへの投資については、エンジェル税制優遇措置Bの適用が確認されています。
1.株式会社Medical AI LAB(メディカル・エーアイ・ラボ)とは
創業のきっかけは、2018年2月、日本大学総合内科教授(当時)の相馬正義と、AI開発会社の経営企画顧問(当時)を務めていた無相大拙の2人が、AI技術を活用したレセプト(診療報酬の明細書)のチェックシステムの導入を皮切りに、医療業界にデジタル技術を持ちこみ、医療の効率化と高度化、医療業界の収支改善に寄与しようと結束したことでした。そこに、学校法人日本大学医学部の経理長を務めた渡邊徹も参画し、2018年12月に株式会社Medical AI LABを設立しました。
主力サービスであるAI搭載のレセプトチェックシステム(製品名:AIレセチェッカー)は、AIを活用してレセプトを手軽かつ正確に管理できる独自開発のサービスです。これまで医師や医事課職員が行っていたレセプト点検をAIが代行し、医療関係者の負担を大幅に軽減します。
株式会社Medical AI LABは会社を設立してまもなく、国立大学法人東京大学(医学部附属病院)向けの、AIを搭載したレセプトチェックシステム(のちのAIレセチェッカー)開発のため、同大学と業務委託契約を締結しました。
さらに、4カ月後の2019年4月にはAI技術を活用した医療事務処理の精度・効率性の向上を目指し、国立大学法人東京大学と共同研究契約を締結しました。
半年の開発期間を経て2019年10月には、AIレセチェッカーの最初の導入先として国立大学法人東京大学(医学部附属病院)とソフトウェアライセンス契約ならびに保守委託業務契約を結び、本格稼働を開始しました。
株式会社Medical AI LABはこれからも医療業界のDX(デジタルトランスフォーメーション)化を推進すべく、積極的にサービスを開発、展開します。
2.解決すべき課題
医療現場の現状
一般社団法人 日本病院会、公益社団法人 全日本病院協会、一般社団法人 日本医療法人協会の3団体が発表した「新型コロナウイルス感染拡大による病院経営状況の調査」によると、コロナ禍において赤字経営の病院は5割以上(※1)にのぼります。
コストの大きな割合を占めるのは人件費で、独立行政法人福祉医療機構によると一般病院では平均50%強(※2)が人件費にあてられています。病院の収支バランスを改善する上で人件費をはじめとしたコスト削減は喫緊の課題と言えるでしょう。
また、日本では少子高齢化が大きな問題となっています。総務省統計局によると、平成20年(2008年)をピークに人口は減り続けています。一方で、65歳以上の高齢者の割合は日を追うごとに上がっていき、平成30年(2018年)には全人口の28.1パーセントを占めるようになりました(※3)。
労働人口が減少しながら、体力的に弱っていく高齢者が増大し、医療従事者一人ひとりの負担はこれまで以上に大きくなると考えられますが、一方で、年間最大残業960時間(一部特例あり/※4)という医師の働き方改革の、2024年からの適用が検討されています。こうした状況下で、患者に安心・安全な医療を提供するには、各業務のさらなる効率化と正確性向上が求められます。
(※1)一般社団法人日本病院会 公益社団法人全日本病院協会 一般社団法人日本医療法人協会 新型コロナウイルス感染拡大による病院経営状況の調査
(※2)独立行政法人福祉医療機構 ≪経営分析参考指標≫ 2019年度決算分-病院の概要
(※3)総務省統計局 人口減少社会、少子高齢化
(※4)厚生労働省 医師の働き方改革の推進に関する検討会
医療業界のデジタル化
医療業界は、デジタル化が遅れていると言われており、厚生労働省によると一般病院の電子カルテ普及率は平成29年(2017年)時点で46.7パーセント(※5)とまだ十分とは言えず、処方箋の電子化もいまだ完全とは言えない状況です。加えて、各資料などの電子化が進んでも、それらをつなぐインターフェースが確立されていません。
レセプト(診療報酬の明細書)は、上図のように医療機関の収入面で大きな役割を果たします。チェックミスは許されず、医師や医事課職員はレセプトのチェックに多くの時間を割いています。この作業をデジタル化することによって高精度を維持したまま効率化できれば、病院側は人の労働力を大幅に削減できます。
3.提供しているサービス
製品概要
株式会社Medical AI LABでは、こうした医療や病院の問題を解決するため、最初のアクションとして「AIレセチェッカー」を開発しました。
AIを搭載したレセプトチェックシステムの導入によって医療事務の作業は大幅に軽減され、医師や医事課職員が本来注力すべき仕事に集中できるようになります。業務の効率化によって医療機関の働き方改革を推進し、ひいては収益面の改善にも貢献します。
AIレセチェッカー使用時の業務フロー
「AIレセチェッカー」は、医師や医事課職員が登録したレセプトを読みこんで、蓄積されたビッグデータと照らし合わせ、自動で点検して修正が必要かどうかを高精度で判定します。これにより医師、医事課職員によるチェックが大幅に省略できるようになり、加えて、レセプトを印刷した際のプレビューを表示できるため、これまで確認用に印刷していた大量の書類も不要になります。
また、「病名レコメンド」機能によって、AIが適切と思われる病名をレコメンドします。作業負担が軽減されるのはもちろんのこと、人的ミスを防ぐこともできます。
本来手間がかかる初期設定も、株式会社Medical AI LABが導入時に診療科コードや院内ルールを設定するため、病院に負担をかけずに行うことができます。また、AIは学習機能を備えており、データを読みこむたびにアップデートされ、個々の病院に合わせた形で精度を向上させていきます。
手数料体系
AIレセチェッカーは、個別要因に合わせた初期設定を行うための初期導入費用と月次利用料(レセプト枚数に応じた料金と保守料)をいだだくことでサービスを提供しています。
実際に導入した病院では、レセプト関連業務のコスト削減に大きく貢献しています。
AIレセチェッカーは先述のとおり学習機能を備え、導入後も日々新しい知識を採り入れ、精度を上げていきます。運用コストも安価で、今後も導入医療機関の飛躍的な増加に期待しています。
4.競争優位性
AIレセチェッカーの開発には医療とAI両方の高度な知識が求められますが、会社設立からわずか10カ月で汎用化し、すでに特許を取得しています(特許番号:6713178)。
学習機能を備えたAIレセチェッカーは、診療行為と傷病名を学習し、読みこんだレセプトの修正が必要かどうかを、高い正答率で判定します。処理時間が速いことも特長で、他社製品の約2倍の速度でレセプトの処理ができます(※Medical AI LAB調べ)。運用に際して人の手を極力かけず、大半の作業をシステムに任せられます。
また、レセプトの情報から病名を言い当てる「病名レコメンド」機能も他社製品の約1.8倍(※Medical AI LAB調べ)の精度を実現しています。
レセプトは医療機関の収益に大きく関わる重要書類であり、AIレセチェッカーを使用することによって多くの人手が必要なくなり、高精度で処理できる点は、病院にとって大きなメリットとなるでしょう。
5.成長ストーリー
2019年10月に導入した東京大学医学部附属病院をはじめ、2020年年末時点で試用も含め16の医療機関に導入していただきました。今後も東京圏・大阪圏・東海圏の大病院を中心に展開し、2023年度末には導入率50%以上を目標に、安定した地位を確立していきます。
医療費の計算には、診療回数や投薬内容などに応じた出来高算定と、大半の診療を定額とし、そこに出来高を加算するDPC(包括医療費支払い制度)方式があります。これまでAIレセチャッカーは出来高算定のみに対応していましたが、2021年4〜5月のリリースを目指して、出来高、DPCどちらにも対応する完成版の開発に着手しています。さまざまな医療機関に対応できるようクラウド版だけでなくオンプレミス版も用意しており、対象となる営業先が大幅に増加します。
6.経営陣紹介
CEO/渡邊 徹(わたなべ とおる)
1982年学校法人日本大学に入職して文理学部会計課に勤務し、1986年には本部財務部主計課に異動。総務部課長、日本大学医学部附属板橋病院医療情報課長を経て、2008年より医学部および附属3病院(板橋病院、駿河台病院、練馬光が丘病院)の経理長に就任。2014年異動の日本大学松戸歯学部および松戸歯科病院の経理長を経て、2018年12月(株)Medical AI LAB代表取締役(CEO)に就任。現在、NPO法人学校経理研究会(理事)、大学病院経営研究会(幹事)、学校法人大正大学総合政策部参与(財務運営担当)。
CTO/相馬 正義(そうま まさよし)
1983年9月日本大学大学院医学研究科博士課程修了。日本大学医学部講師を経て2007年日本大学医学部総合内科学分野主任教授に就任。2014年には日本大学病院副病院長となり、2018年4月公益財団法人佐々木研究所附属杏雲堂病院院長に就任。2018年12月(株)Medical AI LAB 取締役(CTO)に就任。現在、日本大学客員教授、一般社団法人私立病院協会常任理事、一般社団法人全国公私病院連盟理事。
COO/無相 大拙(むそう だいせつ)
1979年日本興業銀行入行後、ドイツ・米国等の海外研修・勤務を経て、ALM委員会メンバーとして銀行自身の外貨建てを中心としたポートフォリオ運営を統括。その間(1995年~99年)興銀NWアセットマネジメント(現アセットマネジメントOne(株))では、株式・アセットアロケーションのヘッドを経てCIOとして運用を統括し、内外機関投資家・GPIF・トヨタ等内外公的・私的年金およびオイルマネー等の資金の運用に従事。その後、メリルリンチ・インベストメント・マネジャーズ(株)(現ブラックロック・ジャパン(株))のアセットアロケーション部門のヘッド、シティトラスト信託銀行常務取締役等を経て、2012年には資産運用会社の設立に参画し、大学の資金運用にも従事。2017年以降AI開発会社の経営企画顧問を経て2018年12月(株)Medical AI LAB取締役(COO)に就任。
7.導入事例
久保医院
所在地:埼玉県本庄市
久保 淳 院長
当医院ではこれまでレセプトをプリントアウトして、皆で業務の合間にチェックしていました。病名には、新しく改訂されるものも多々あり、調べることに時間がかかるうえ、チェックの精度も高くありませんでした。
実際にシステムを導入してみると、とにかく速くて正確です。現在は再鑑のため、AIレセチェッカーと医療事務が相互で確認しているのですが、医療事務では気づきにくい修正箇所を発見してくれてとても役立っています。また「病名レコメンド」はとても参考になります。他社製品も使用したことがあるのですが、自分たちに必要なデータの抽出に一手間かかったりしました。オペレーションのしやすさにも差があるように感じます。
某大学附属病院
所在地:東京都
医事課 医事総括担当
(自治体病院医事課勤務3年、国立大学病院医事課勤務8年)
当院では、レセプトチェック業務を担当する職員の経験にばらつきがあり、点検方法も全レセプトチェックをする者や、レセプトチェッカーのみ対応する者など、各人の能力に合わせばらばらの方法がとられていました。一部のベテラン職員に過度の負担がかかる一方で、経験の浅い職員の業務スキルの習得も遅く、超過勤務が常態化し、職員の離職に悩まされていました。
これらの問題から、簡易な操作で精度の高いチェックが可能なシステムの導入が必要と考えました。長年続けてきた方法から新しい方法に切り替えることに難しさもありましたが、導入後は、職員の能力によらず業務効率化を図ることができました。その結果、請求業務に関する業務時間の減少に顕著な効果が見られ、超過勤務の削減および、派遣職員の減少も可能となりました。
他社製品は、病院ごとで細かいカスタマイズをする必要がありましたが、AIレセチェッカーは、導入後もMedical AI LABのフォローが手厚く、相談の上、システム変更にも対応いただけるためとても心強く、常に課題を見つけ機能向上を進めることができています。
8.出資実績
事業会社および個人投資家からの出資総額は9,200万円
・GISコンサルティング株式会社
・ともにあーる株式会社
など
9.メディア掲載
M3(エムスリー/医療従事者向けの日本最大級の医療ポータルサイト)
相馬正義CTOインタビュー
AIレセチェッカー開発の経緯や病院におけるレセプトの重要性に言及
https://medicalai.m3.com/news/200413-interview-medicalailab
10.投資家の皆様へ
AIを活用して医療業界を変える。この理念ならびに事業の意義に共感していただき、事業のジャンプアップのために支援していただけることを望んでおります。
医療費の計算方法には出来高算定と、大半の診療を定額とし、そこに出来高を加算するDPC方式があり、現在のAIレセチェッカーは出来高算定のみ実装しています。今後は、2021年4〜5月のリリースを目指して出来高、DPC両機能をそろえたAIレセチェッカーを完成させるとともに、さらにチェック精度を向上させていきます。
レセプトは医療⾏為の集⼤成であり、病院にとって直接収⼊に結びつく非常に⼤事なものです。医師の働き⽅改⾰が叫ばれている今、一番に効率化すべきところと考えています。もっとも、レセプトチェックシステムは”最初の仕事“です。今後はバックヤード業務に限らず実際に医療現場で働いている⼈たちの仕事を効率化するシステムや製品を開発していきたいと思っています。
ぜひご支援のご検討をよろしくお願いいたします。
CEO 渡邊 徹 (わたなべ とおる)
CTO 相馬 正義(そうま まさよし)
COO 無相 大拙(むそう だいせつ)
11.株主優待制度について
株主優待制度の目的
本クラウドファンディングにご投資いただいた方のご支援に感謝するとともに、当社株式の魅力を高め、株主の皆様に当社事業のご理解を深めていただくことを目的といたします。
株主優待制度の内容
(1)対象となる方
本クラウドファンディングにご投資いただき、毎年3月末日現在当社株主名簿に記載又は記録された株主様を対象といたします。
(2)株主優待の時期
初回は、2021年7月以降、順次贈呈する予定です。
(3)株主優待の内容
医療関係に身をおく当社として、「健康であるためには、免疫力を高めること」をイメージし、2つの贈呈品をご用意しました。
A.4株(120,000円)、8株(240,000円)の方……“幻のドレッシング”「ジョセフィーヌ」
会員の方に紹介していただかないと購入できない“幻のドレッシング”です。(諸般の事情により変更になる場合がございます。あらかじめご了承ください)
B.12株(360,000円)、16株(480,000円)の方……京都の有機野菜
世界的に評価の高いスローフード生産の第一人者であります長澤農園経営の長澤源一先生(写真)と長澤有機農業塾の弟子の皆様が京都で生産する夏の有機栽培野菜で、万願寺とうがらし、オクラ、茄子等の組み合わせを株主様にご提供させていただきます。(贈呈品の品目は、天候等の影響により写真のものとは異なる場合がございます。あらかじめご了承ください)
12.エンジェル税制の適用について
本プロジェクトへの投資については、エンジェル税制優遇措置Bの適用が確認されています。エンジェル税制優遇措置Bは、ベンチャー企業への投資額全額をその年の他の株式譲渡益から控除できるというものです。なお控除対象となる投資額の上限はありません。
その他エンジェル税制についての詳細はこちらをご覧ください。
<お知らせ>
第17号案件「株式会社Medical AI LAB」の募集ページにおいて修正がありましたので、こちらをご確認ください。
プロジェクト名 | AIレセプト点検でDX化を推進。医療業界の業務効率化&収益率アップを目指す 「Medical AI LAB」 |
目標募集額/株数 | 30,000,000円/1,000株 |
上限募集額/株数 | 30,000,000円/2,032株 |
募集価格 | 1株当たり30,000円 |
申込単位 | 4株 |
最低申込金額/株数 | 120,000円/4株 |
上限申込金額/株数 | 480,000円/16株 |
申込期間 | 2021年03月16日(火)19:00 ~ 2021年03月18日(木)23:59 |
申込方法 | ・当社ウェブサイト上の募集案件の申込みページからお申し込みください。 ・最低申込株数は、4株となっておりますので、4株以上その整数倍でお申し込みください(お申込ができる株数は、4株、8株、12株、16株のいずれかとなります)。 ・申込日から起算して3営業日以内に当社の指定口座へご入金ください。お振り込みにかかる手数料は申込者のご負担となります。 ・申込日から起算して3営業日目の23時59分までにご入金が確認できない場合は、申込みは失効の扱いとなります。 |
資金使途 | ※金額につきましては、1万円未満の金額は切り捨てて表示しています。そのため、各資金使途の合計金額が目標募集額および上限募集額と一致しないことがあります。詳細な金額は、契約締結前交付書面をご参照ください。 (目標募集額に到達した場合) 調達した資金は、①開発費(AIレセチェッカーに係るもの、以下同じ)に2,340万円、②当社への手数料に660万円を充当する予定です。 (目標募集額を超え、上限募集額に到達した場合) 調達した資金は、①開発費に2,340万円、②当社への手数料に1,341万円を充当する予定です。目標募集額との差額2,414万円は、全額を開発費に充当する方針です。なお、支払時期が決定するまで、発行者の預金口座にて適切に管理します。当社は、発行者に対し、募集後四半期に1回以上の情報開示を義務付けており、その情報開示において、調達した資金の使途状況についても当社が確認したうえで開示することになっており、未だ使われていない資金についても管理状況を確認して開示します。 (目標募集額を超え、上限募集額未達の場合) 調達した資金は、①開発費に2,340万円、②当社への手数料(申込金額の総額の22%相当額)に充当する予定です。残額は、全額を開発費に充当する方針です。なお、支払時期が決定するまで、発行者の預金口座にて適切に管理します。当社が行う資金使途にかかる情報開示および残額の管理状況の確認、開示につきましては、上記(目標募集額を超え、上限募集額に到達した場合)と同様です。 |
申込の受付 | ・申込みの受付けは、先着順となります。 ・申込株数を変更することはできませんので、ご注意ください。 ・申込株数を減少したい場合は、一度申込の撤回をしたうえで、再度、ご希望の株数(4株単位)をお申し込みください。なお、この場合は、新たな申込みとなりますので、申込順位が劣後することがあります。 ・申込株数を増加したい場合は、増加を希望する株数(4株単位)について、新たにお申し込みください。なお、この場合も、増加を希望する株数は、新たな申込みとなりますので、申込順位が劣後することがあります。 |
キャンセル待ち | ・申込金額の総額が上限募集額に到達した場合、当該時点以降キャンセル待ちの申込みを受け付けます。 ・キャンセルが出た場合は、キャンセル待ち申込者に対して先着順により申込株数を確定させます。なお、確定した申込株数は希望申込株数に満たないことがあります。 ・申込株数の確定結果は、当該キャンセル待ち申込者に電子メールで個別にご連絡します。 |
申込の撤回 | ・申込日から起算して8日以内であれば、申込みの撤回を行うことが出来ます。 ・キャンセル待ち申込みについても、キャンセル待ち申込日から起算して8日以内であれば、申込みの撤回を行うことが出来ます。 ・申込株数の一部の撤回は、出来ませんので、ご注意ください。上記申込の受付をご参照ください。 |
案件成立/不成立 | ・申込金額の総額が目標募集額を上回った場合は、案件成立となり、下回った場合は、案件不成立となります。 ・申込金額の総額が目標募集額を上回った場合は、申込期間中、上限募集額に到達するまで申込みを受け付けますが、上限募集額を超えて株式の発行は行いません。 |
(フリガナ) 会社名 | (メディカル エーアイ ラボ) 株式会社 Medical AI LAB |
本社住所 | 東京都三鷹市下連雀三丁目4番40号 |
URL | https://mediailab.jp/ |
代表者名(フリガナ) | 渡邊 徹 (ワタナベトオル) |
設立年月日 | 2018年12月 |
決算期 | 3月 |
事業内容 | AI技術活用による各種医療関連業務の開発企画、販売、保守及びコンサルティング |
資本金 | 6,350万円 |
発行済株式数 | 22,400株 |
主要株主 | 相馬正義 44.6% 渡邊 徹 22.3% 無相大拙 22.3% |
氏名(フリガナ) | 渡邊 徹 (ワタナベトオル) |
生年月日 | 1958年2月27日 |
最終学歴 | 1982年 日本大学大学院商学専攻科(会計学専攻)修士課程修了 |
主な経歴 | 1982年 学校法人日本大学文理学部会計課 1986年 学校法人日本大学本部財務部主計課 2003年 学校法人日本大学本部総務部課長 2004年 NPO法人 学校経理研究会理事(現職) 2005年 学校法人日本大学本部医学部医学・臨床情報課長 2007年 学校法人日本大学医学部板橋病院医療情報課長 2008年 学校法人日本大学医学部経理長 2014年 学校法人日本大学松戸歯学部経理長 |