診察後の5分で確認する処方・保険点数レビュー — 算定漏れと病名不整合をAIで点検する

AIニュース ｜ 株式会社ロボワークス

診察が終わり、医師が電子カルテ上で処方を確定した。画面には今日の所見と処方内容が並び、次の患者の名前がもう受付リストに表示されている。受付では会計待ちの患者が2〜3人。医療事務は算定内容を目視で追いながら、「この指導料、入っていたかな」と一瞬手を止める——診療所で毎日繰り返されている、この「診察後の5分」が、実は算定精度を左右する時間帯です。

同じ誤りでも、見つかるタイミングで手戻りが変わる

① 診察直後：修正コストがもっとも低い

医師の記憶が新しく、「今日は何を実施したか」をその場で確認できる唯一のタイミングです。傷病名の追加も、算定項目の見直しも、この時点なら数十秒で終わります。

② 会計前：患者を待たせる緊張感のなかでの目視

受付での数分間は、確認したい気持ちと、待たせたくない気持ちがぶつかります。判断に迷う項目ほど「後で見直そう」と先送りされ、そのまま忘れられていきます。

③ 月末のレセプト点検前：件数がまとまり、リスクが顕在化する

この段階になると、1件ずつカルテを遡って診療内容を思い出す作業が発生します。医師への確認も必要になり、返戻・査定のリスクが現実味を帯びます。同じ誤りでも、発見が遅いほど手戻りは確実に大きくなります。

現場で起きる誤りの4類型と、その構造

算定漏れ

実施した指導・管理・処置が算定されていないケース。診療に集中していれば当然起こり得ることで、「やったことを漏れなく記録に残す」作業が診療の合間に挟まる構造そのものが原因です。

排他関係

同時に算定できない項目が重複して入力されるケース。セット入力や前回Do処方の流用は効率的な一方、組み合わせの妥当性までは自動的に担保されません。

回数制限

「月◯回まで」といった上限を超えてしまうケース。月内の実施履歴を頭に入れて診療するのは現実的ではなく、担当者の記憶と手作業の集計に依存しがちです。

病名不整合

処方薬や検査に対応する傷病名が付いていない、あるいは整合していないケース。査定の対象になりやすく、しかも診察の場では気づきにくい類型です。

いずれも「担当者が不注意だから」起きるのではなく、人手・時間・記憶に依存せざるを得ない業務構造から生まれています。

AIは「確定させるもの」ではなく「気づきを前倒しするもの」

ここでAIに期待したいのは、判断の代行ではありません。診察直後にカルテを読み取り、排他関係違反・算定漏れ・病名不整合・回数制限超過にあたりそうな箇所をチェックリストのように提示する——それだけでも、確認の起点が「月末」から「診察後の5分」へ前倒しされます。最終的に算定内容を決めるのは、あくまで医師と医療事務です。

当社のAIによる医療業務支援システム MedicalClaude も、「AIはドラフトまで、確定は人間」を原則とした設計で、カルテ点数・処方レビュー機能では最新カルテまたは指定日の全受診患者を読み取り、上記4類型に該当する候補を抽出します。

導入時の現実的な進め方

• まず2〜3類型に絞る：自院で頻出する誤り（多くは算定漏れと病名不整合）から始める
• 既存フローを大きく変えない：診察後の確認手順に一項目足すイメージで運用する
• 月末に振り返る：返戻・査定の実績と突き合わせ、指摘の精度と運用の相性を確認する

なお、具体的な点数や算定要件は改定や運用によって変わります。実際の判断は、必ず自院の運用ルールと最新の告示・通知でご確認ください。

まとめ：5分を「点検の時間」に変える

診察後の5分は、記憶が最も新しく、修正コストが最も低い時間帯です。ここに小さな点検の習慣を置けるかどうかで、月末のレセプト点検の負担と査定リスクは大きく平準化されます。人手を増やすのではなく、気づくタイミングを前に倒す。それが現実的な一手です。

カルテ点数・処方レビューの具体的な動きや、自院の電子カルテでの活用可否については、無料デモでご確認いただけます。ご相談は https://robo-w.com/contact/ より承ります（1営業日以内にご返信）。