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John Snow Labsは、医療提供者と保険者のリスク調整精度と収益の整合性の向上を目的とした、AIを活用した新しい階層的病状カテゴリー（HCC）コーディングエンジンを発表しました。この発表は、同社の年次ヘルスケアNLPサミットで行われました。このコーディングエンジンは、請求書や電子医療記録に患者の病状が記録されていないという課題に対処することを目指しています。調査によると、この課題は患者の最大半数に影響する可能性があるとされています。

同社の最新製品には、人間参加型検証機能と包括的な監査証跡が含まれており、非構造化臨床記録で見逃された臨床コードを正確に取得できます。このソリューションは地域の患者集団に合わせてカスタマイズされており、汎用的なモデルやサービスよりも高い精度が期待されます。このテクノロジーを導入することで、医療機関はHCCコーディングを社内で管理し、制御性、拡張性、費用対効果を向上させることができます。

John Snow Labsの技術は、メディケア・メディケイドサービスセンター（CMS）が2026年にメディケア・アドバンテージプランの大幅な料金引き上げを発表したことを受け、極めて重要な時期に登場しました。この料金引き上げに伴い、より正確なリスクスコアとコーディングの整合性が求められています。同社のエンジンは、医療業界特有のニーズに応えるソリューションを提供することで、組織がこうしたニーズに対応できるよう支援するように設計されています。

同社のCEOであるDavid Talby氏は、新しいHCCコーディングエンジンの利点を強調し、医療機関にとってより正確で費用対効果の高い収益サイクルを生み出す可能性を強調しました。高度なAIモデルと人間参加型ワークフローを活用することで、このエンジンは、外部サービスよりも正確かつ経済的な社内HCCコーディングを実現することを約束します。John Snow LabsのAI搭載HCCコーディングソリューションの詳細については、同社のウェブサイトをご覧ください。