Zameer Rizviは、人工知能と機械学習を通じて患者のアウトカムを改善するOdessoのCEO兼創業者です。
10年以上にわたり、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）はヘルスケアのデジタル変革の基盤となってきました。初期の導入企業は、特に収益サイクル管理（RCM）や電子カルテ（EMR）間のギャップを埋めるための運用革新の兆しとしてRPAを捉えていました。2021年のKLASレポートによると、ヘルスケア業界におけるRPAの採用は「主流になりつつある」とされ、初期ユーザーは測定可能なROIを報告し、複数のワークフローにわたって自動化を拡大する計画を立てていました。
しかし、より最近のデータでは、採用の成熟度が横ばいになっていることが示されています。R1とBecker's Healthcareによる調査によると、医療システムのリーダーの51%がRPAを導入していますが、その実装を「完全に成熟している」と表現しているのはわずか7%です。
これらの調査結果は、価値の低下ではなく戦略の転換を反映しています。RPAは構造化された、ルールベースのプロセスにとって依然として重要です。現在の機会は、RPAと次世代のエージェント型RPAを組み合わせることで、ヘルスケア自動化に適応性とコンテキスト認識をもたらすことにあります。
レガシーRPAが依然として価値を提供する領域
レガシーRPAは、特に慎重に適用された場合、ヘルスケア自動化戦略の不可欠な部分であり続けています。安定性と精度に依存する構造化されたルールベースのワークフローにおいて優れた性能を発揮します。業界アナリストによると、RPAはデータ入力、資格確認、請求書提出などの反復的なヘルスケアタスクに対して引き続き非常に効果的であり、取引コストを50%から70%削減することがよくあります。多くの医療システムは、以下のような主要な運用領域でレガシーRPAに依存し続けています：
• 限定的なEMRからのデータ取得： APIが利用できない、または不完全な場合、RPAはEMRインターフェースから直接データを効率的に取得して入力します。これは古いシステムに対するコスト効率の高い橋渡しであり続けています。
• 定型的な管理タスク： レガシーボットは、請求書提出、資格確認、スケジューリングなどの反復的なプロセスを自動化し、エラーを減らし、スタッフがより価値の高い業務に集中できるようにします。
• 規制報告： RPAは、標準化されたデータアクセスが限られている場合に、品質指標の報告を自動化することでコンプライアンスワークフローをサポートします。
レガシーRPAは、戦略的に適用された場合、引き続き価値を提供します。次のステップは、エージェント型RPAでその有用性を拡張し、適応性と回復力のある自動化を作成することです。
エージェント型RPAの優位性
エージェント型RPAは、自動化の次の進化を表しています。RPAの精度と知的システムの推論能力を組み合わせ、ワークフローを解釈して動的に調整できるレイヤーを作成します。業界アナリストは、この「意思決定エージェント」の出現をRPAとAIの融合と表現し、コンテキストを解釈し、例外を推論し、マルチシステムワークフローを調整します。
医療機関にとっての利点は以下の通りです：
• 適応性： EMRや支払者ポータルの変更に自動的に適応し、ダウンタイムとメンテナンスを削減
• 多様性： スキャンされたフォームや臨床文書を含む、構造化データと非構造化データの両方を処理
• スケーラビリティ： IT複雑性を増大させることなく、複数のEMRや地域ネットワーク全体に拡張
• コンプライアンス対応： 透明性のある監査証跡を維持し、説明責任とガバナンスを支援
• 効率性： 手動レビューサイクルを削減しながら、データの完全性と正確性を向上
例えば、Odessoは全国的な価値ベースケアのリーダー企業と提携し、FHIR（医療情報交換の標準規格）ベースのミドルウェアとエージェント型RPAエージェントを組み合わせて、複数のEMR間でデータを統合しました。このハイブリッドモデルにより、サポートのオーバーヘッドが70%削減され、価値ベースケア報告のためのデータの完全性が向上し、完全な監査透明性によりコンプライアンスリスクが低減されました。
レガシーからエージェント型RPAへの移行方法
レガシー自動化からエージェント型RPAへの移行には、完全な再構築は必要ありません。最も効果的なアプローチは段階的なもので、既存の投資を活用しながら、最も価値を生み出す場所にインテリジェンスのレイヤーを追加することです。専門家は高ボリュームのルールベースプロセスから始め、時間をかけて適応型ワークフローに拡張することを推奨しています。
構造化されたロードマップには以下が含まれます：
1. 既存の自動化の監査： RPAに最も依存しているプロセスを特定し、エージェント型インテリジェンスがそれらを補完できる場所を評価します。
2. ミドルウェアの導入： FHIRベースのコネクタを使用してEMR間のデータ交換を標準化し、APIが構造化データを処理し、エージェント型RPAが例外を処理できるようにします。
3. インテリジェンスの層化： 非構造化データや欠落データを含む複雑なワークフローに適応型エージェントを導入します。
4. レガシースクリプトの活用： 既存のRPAスクリプトをエージェント型エージェントのトレーニング入力に変換し、導入を加速します。
5. ガバナンスの組み込み： 統合されたモニタリング、監査証跡管理、KPIを実装し、コンプライアンスと測定可能なパフォーマンスを確保します。
このハイブリッド戦略により、医療機関は中断なく進化しながら、長期的なメンテナンスを削減し、相互運用性を向上させることができます。
相互運用性の向上
EMR間の真の相互運用性は、医療における最大の課題の一つであり続けています。自動化はこの課題への対応において、ますます重要な役割を果たしています。JAMA Health Forumは、EMR間の不完全なデータ交換が、ケアの調整と分析を妨げ続けていることを強調しています。
RPAと、ますます重要性を増すエージェント型RPAは、これらのデータサイロを橋渡しするのに役立ちます。自動化は、切断されたシステム間でデータを移動し、正確性を検証し、欠落フィールドを補完することで、相互運用性を向上させることができます。
RPA、API、エージェント型インテリジェンスを組み合わせたハイブリッドアプローチにより、EMR間で真のデータ連続性を実現し、コンプライアンスと医療品質の両方を向上させることができます。
最終的な考察
レガシーRPAは、ヘルスケア自動化の信頼性の高い必要な部分であり続けています。しかし、エージェント型RPAと組み合わせることで、組織は静的なプロセスを動的でインテリジェントなシステムに変換し、運用リスクを軽減し、価値ベースケアのパフォーマンスを向上させることができます。このハイブリッドモデル—レガシーの効率性と適応型インテリジェンスを橋渡しすること—は、医療のリーダーがついにテクニカルデットから戦略的優位性へと移行する方法です。
