業種別RPA活用事例｜医療・ヘルスケアの業務自動化11選

商品パッケージの表記(税控除マーク、成分表示など)をOCRで 読み取り、元のデータと相違ないか確認する業務

課題

• 年に数回しか確認漏れによるミスは起こらないが、ミスが起こると数万個単位の商品回収・パッケージ改修など多大な影響が及ぼされる
• 従業員に与えるプレッシャーは多大であり、モチベーション低下につながっていた
• 新商品が出るたびこの業務を行う必要があり、頻度も少なくはない

効果

• 相違のチェックの正確性を確保することが可能となった
• 担当者が「ミスを起こしてはならない」というプレッシャーから解放された

導入前

1. 工場の担当者が商品の外箱(パッケージ)のサンプルを写真に撮り、送付
2. 品質管理部の担当者は写真をOCRで読み取り、データ化
3. OCRでデータ化したものと、元々社内で作られたデータを見比べ、相違がないか確認
4. 相違があった場合、その箇所をメールで工場の担当者に送付

導入後

1. 工場の担当者が商品の外箱(パッケージ)のサンプルを写真に撮り、送付
2. 品質管理部の担当者は写真をOCRで読み取り、データ化
3. ロボットはOCRでデータ化したものと、元々社内で作られたデータを見比べ、相違がないか確認
4. ロボットは相違があった場合、その箇所をメールで工場の担当者に送付

短期滞在患者のリストを作成する業務

課題

• ２種類の膨大なデータベースから患者データを確認し、突合する作業であり、担当者の負担が大きかった
• 多くの件数を人手で確認するため、突合や転記作業にミスが発生していた

効果

• 年間100時間以上の余剰時間を創出し、リスト作成におけるミスも少なくなった
• 面倒で疲労感の多い業務をロボットに代行し、担当者をルーティンワークから解放した

導入前

1. 担当者は医療事務システムから短期滞在手術など対象患者データを出力
2. 医療事務データベースから在院患者データを出力
3. ２種類のデータを突合し、短期滞在患者リストを作成

導入後

1. ロボットは医療事務システムから短期滞在手術など対象患者データを出力
2. 医療事務データベースから在院患者データを出力
3. ２種類のデータを突合し、短期滞在患者リストを作成

外来患者数など、各種月報を作成する業務

課題

• 複数種類の月報について帳票を作成する必要があり、同じようなルーティンワークを繰り返す必要があった
• システム内でデータから帳票を作成するのに10分ほどかかり、ムダな「待ち時間」が発生していた

効果

• 月次の処理を完全に代行するため、担当者のムダな待ち時間や残業を削減し、モチベーション維持にもつながった
• 完全にルール化されている業務のため、ロボット作成を短時間で行え、効果もすぐ検証できた

導入前

1. 担当者は医事システムを起動し、ログイン
2. メニューから「医事統計→月次処理→月の設定」を行い、帳票作成ボタンを選択
3. 10分後、作成されたファイルを確認し、名前を付けて保存

導入後

1. ロボットは医事システムを起動し、ログイン
2. メニューから「医事統計→月次処理→月の設定」を行い、帳票作成ボタンを選択
3. 作成されたファイルを確認し、名前を付けて保存

重症度、医療・看護必要度の算出を行う業務

課題

• 数100人以上の患者の明細データを目視で確認し、看護対象かどうかを判断する必要があり、担当者の負担となっていた
• ミスがないか見直す必要があり、業務時間を圧迫していた

効果

• 全てロボットが代行することで、年間114時間の余剰時間を創出
• 月1回だけのイレギュラーな業務を行う必要がなくなり、担当者のスケジュール立てがしやすくなった

導入前

1. 担当者は電子カルテの管理日誌メニューにアクセス、医療・看護必要度の明細データを出力
2. 担当者は非看護対象者のデータを除外
3. 看護必要度を算出
4. 経営分析係と看護部へ報告

導入後

1. ロボットは電子カルテの管理日誌メニューにアクセス、医療・看護必要度の明細データを出力
2. ロボットは非看護対象者のデータを除外
3. 看護必要度を算出し、経営分析係と看護部へ報告

過誤納リストを入力する業務

課題

• 患者が本来より多く納金するケースが月に数十件発生していた
• 過誤納金は患者に還付する必要があるため、当業務はミスと漏れが許されなかった
• 複数部門から送付される書類を1枚のリストにまとめる作業を日時で行うため、担当者の負担が大きかった

効果

• 月に400分、年間で4800分（80時間）の余剰時間を創出
• 過誤納リストに漏れが発生した際の対応がなくなり、担当者がダブルチェックする業務もなくなった

導入前

1. 各部門より過誤納金に関するデータを受理
2. 複数のデータの内容を、1枚の過誤納リストに一つずつ手作業で転記
3. 記入後のリストを上長に送付
4. 上長承認後、関係者に送付

導入後

1. 各部門より過誤納金に関するデータを受理
2. ロボットは全てのデータを過誤納リストに自動で転記
3. 記入後のリストを上長に送付
4. 上長承認後、関係者に送付

生命倫理審査の電子申請システムにデータをインポートする業務

課題

• 臨床研究法が新たに制定されたことに伴い発生した新業務
• 今までメールに添付して提出していた書類をシステムにインポートする必要があり、手作業であれば最低でも3～4日かかる見込みだった
• システムにデータを一括してインポートする機能がなく、１つずつ登録する必要がある

効果

• ロボット開発・実行時間は3時間であり、人手で行う場合に想定していた3、4日から大幅短縮
• データインポートという一度きりの業務であっても、業務負荷の軽減ができた
• 類似業務への展開も可能となった

導入前

1. ロボット導入以前は行っていなかった業務

導入後

1. 担当者はインポート用データのファイル名を統一し、データの一覧表を作成
2. ロボットは電子システムで、研究課題名・研究期間・医師名などを転記
3. ロボットは申請データをアップロードし、一時保存
4. 担当者は登録内容を確認し、申請を確定

電子カルテの情報が更新されているか確認する業務

課題

• 毎日合計700名以上の患者の情報を確認する必要があり、業務時間を阻害していた
• 700名以上の情報を確認していても、情報が更新されているのは10分の１程度なため、確認の大部分が無駄になっていた
• 複数部署で同じ患者の情報を確認していることがあり、二度手間になっていた

効果

• 電子カルテの情報を更新する回数が約10分の１程度となり、別の業務に充てる時間が増えた
• ムダな作業をしている、という感覚が消え、担当者がストレスから解放された
• 複数担当者が同じ情報を確認することがなくなり、業務フローの改革にも成功

導入前

1. 担当者は電子カルテを開く
2. 全ての患者情報を確認(700名分の情報を別ウインドウで開く)
3. 情報が更新されていれば、その内容を確認し、書かれている情報に応じて処置

導入後

1. ロボットは電子カルテを開く
2. 電子カルテの日付情報だけを確認し、当日の更新の有無を判断
3. 更新があった患者のリストを作成し、担当者に通知

患者の在院日数の適正化を図る業務

課題

• 患者の入院期間を十分な範囲かつタイムリーに把握できておらず、入院期間Ⅱに達する場合も多かった
• 病床回転率が低く、入院患者数の増加が頭打ちとなっていた

効果

• ベッドコントロール調整会議において、適切な患者退院を実施することが可能となった
• 結果として入院単価の向上と病床回転率の向上を実現

導入前

1. ロボット導入以前は行っていなかった業務

導入後

1. 入院期間が迫っている患者情報をロボットが検索
2. 患者の詳細情報をロボットが把握し、ベッドコントローラーに一覧リストのExcel添付メールを送付
3. ベッドコントロール調整会議にて、適切な患者退院を実施

退院サマリ達成率を監視する業務

課題

• 診療禄管理体制加算Iでは、退院翌日から14日以内に90％、30日以内に100％の退院サマリ作成が求められる。
• 締め切りが決定しているため、担当者が時間に追われており、働き方に余裕がなかった
• 退院サマリの作成状況を確認するために全員分の患者情報を逐一確認する必要があった

効果

• 診療禄管理体制加算Iの要件を満たすことで、入院単価増を図るとともに、一定の診療報酬額を確実に受けることが可能となった
• ロボットは休みなく通知を正確に送るため、かつ担当医師の対応スピードを各段に向上

導入前

1. 担当者は診療情報を確認し、退院サマリを１つ１つ検索
2. 退院サマリ未入力の箇所を特定し、担当医と看護師にメールで通知
3. 医師は退院未入力箇所を確認し、退院サマリを記載

導入後

1. ロボットは退院サマリ未入力カルテを検索
2. 退院サマリの未入力箇所を特定し、担当医、看護師にメールで通知
3. 医師は退院サマリを記載。看護師は看護サマリを記載

各ドラッグストアの販売実績をダウンロードし、集計・加工する業務

課題

• ダウンロードするデータが多数あり、なおかつダウンロードにも時間がかかる
• 季節商品のエリアごとの売上を日次で正確に把握し、生産量を最適化したかった

効果

• 人手ではできなかった膨大な量のデータ収集及び報告が日次でできるようになった
• 正確かつ遅延のないデータ収集が可能となり、過剰な在庫を減らすための需要予測の第一歩となった

導入前

1. 各エリアの担当者は、各ドラッグストアのシステムから販売実績をダウンロード
2. ダウンロードした各エリアの販売データを自社フォーマットに修正・加工し、Excelのピボットを用いて集計
3. 各エリアの担当者は、日次報告書を作成

導入後

1. ロボットは、各ドラッグストアのシステムから販売実績データをダウンロード
2. 各エリアの販売データを自社フォーマット用に加工し、Excelのピボットを用いて集計
3. 日次報告書を作成
4. 日次報告書を本部に送付

診断結果を医師が確認しているかモニタリングする業務

課題

• 医療ミスを防ぐために、対応が必要な感情情報をモニタリングする医師事務支援機能を設定した
• しかし、人為ミスが発生する可能性はゼロにはできない
• 確保できる担当者数により、対応可能範囲が限定的となる可能性がある

効果

• ロボットが代行する、モニタリング業務の部分は人為的ミスはゼロとなった
• 対応可能な患者の範囲が、担当者数により制限されることがなくなった
• 患者情報を検索するスピードが圧倒的に向上した

導入前

1. 事務担当者は検査結果を医師が確認しているかモニタリングし、結果をExcelにまとめる
2. 電子カルテから患者情報を抽出し、各医局へ配布
3. 診療部門が診療し、電子カルテに結果を入力

導入後

1. ロボットは検査結果を医師が確認しているかモニタリングし、結果をExcelにまとめる
2. 事務担当者は電子カルテから患者情報を抽出し、各医局へ配布
3. 診療部門が診療し、電子カルテに結果を入力