AIは医師の代わりにはなりません。
すべての判断に根拠を加えます。

MEVは、特定機能病院・大学病院のためのAI医療エージェント企業です。診療報酬・請求最適化(RCM)、臨床コーディングの自動変換・推薦、診療紹介・逆紹介の3つを、医療従事者の既存のEMR/OCSワークフローの中で支援します。すべての推薦には根拠が伴い、確定は医師が行います。

MEVのAIエージェントは、単一の診断補助ではなく、記録・コーディング・請求・逆紹介へと続く事務ワークフローを最後まで支援します。別のシステムを導入せずEMR/OCS画面の中で推薦・下書きを作成し、すべての出力に出典・医師確認・監査証跡を付与します。

請求の直前に、審査基準に照らした査定減点リスク項目と請求漏れを点検し、なぜリスクがあるのかを根拠とともに表示します。DPC・DRG・自由診療を含む適正性評価の指標をモニタリングし、正当な収益を守ります。

診療記録・読影・処置の記録から診断(KCD)・診療報酬・処置コードを推薦し、根拠となった記録の文言をあわせて表示します。AIは推薦までを行い確定は医師が行い、確定されたコードはそのままEDI請求に連携されます。

逆紹介が必要な患者を自動で特定し、紹介状・逆紹介書の下書きを作成して、連携医療機関とマッチングします。特定機能病院・大学病院の指定評価における逆紹介率の指標管理を支援します。

いいえ。MEVはHuman-in-the-loopの原則に従います。AIは根拠とともに推薦・下書きを提示し、最終確定は常に医師が行います。誰が・何を・いつ確定したかは監査証跡(audit log)に記録されます。

患者データは病院のネットワークから外に出ません。オンプレミス・閉域網(ネットワーク分離)での提供に対応し、仮名化のうえ処理し、識別情報を外部に送信しません。

設計段階から医療法・個人情報保護法を基準につくり、結果の臨床的妥当性と根拠を検証するプロセスを内蔵しています。医療機器(SaMD)該当性についても検討します。

MEVは別のプログラムではなく、医療従事者の既存のEMR/OCS画面の中で動作します。別途のログインや二重入力なく、診療の流れを止めずに推薦を表示します。

30分のデモで、請求・コーディング・逆紹介のうち関心のある領域を直接お見せします。導入病院の実測指標はデータが確定し次第別途公開し、推定値を事実のように提示することはありません。

AI医療エージェントとは、医療従事者の既存のEMR/OCSワークフローの中で、特定の病院業務(診療紹介・逆紹介、保険請求、臨床コーディング)を最後まで遂行するよう設計されたAIです。チャットボットや単一の予測モデルと異なり、記録を読み、下書きと推薦を作り、根拠を付け、医師の確定後に次のシステムへ引き渡し、全過程を監査証跡に残します。MEVのエージェントは推薦と下書きまでを行い、確定は常に医師が行います。

病院システム(EMR/OCS、医事請求、診療記録、紹介・逆紹介中継システム)とAIエージェントをつなぐ標準連携層です。HL7 FHIRによるEMR/EHR連携、KCD↔ICD-10・SNOMED CTの用語マッピング、国別の保険請求アダプター、オンプレミスLLMとセキュリティ(仮名化・監査証跡・医師による確定)を担います。初回導入で連携・用語マッピング・セキュリティ審査を終えれば、次のエージェントは同じ基盤に載せるだけです。

ミドルウェアはHL7 FHIRインターフェースとKCD↔ICD-10・SNOMED CTマッピングを基準に設計されています。Care Transition、Claims & Denial(RCM)、Medical Coding(ICD-10・CPT)、Prior Authorization、Clinical Documentationはグローバル拡張ロードマップにあり、対象国と時期は事業計画に基づき確定します。現在の商用導入は韓国の上級総合病院が対象です。

盆唐ソウル大学校病院が2026年10月に診療紹介・逆紹介AIエージェントのサブスクリプションを開始しました(SaaS型、病院事業の主管事業者経由の契約)。カトリック中央医療院とは診療報酬・請求の査定対応AI、ソウル聖母病院とは健診判定文生成AIのPoCを進めています。実測指標はデータが確定し次第公開します。