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次世代EMPIで個人識別データの品質を高める

異なるシステム間の患者・会員記録の照合と連携

Two people working in the computer

質の高いデータによる医療提供と業績の向上

デジタルトランスフォーメーションは医療に革命をもたらしましたが、同時に医療提供者や保険者にとって個人識別(ID)データ管理という大きな課題も生み出しました。ほとんどの医療機関(HCO)は、EHRプラットフォーム、薬局や検査のソフトウェア、予約スケジューリング・アプリケーション、CRMソリューション、請求・支払いツールなど、多様な臨床・業務システム群を利用しており、それぞれが固有の記録識別子を持っています。

システム間、あるいはシステム内であっても、患者や会員の記録を照合することは、多くのHCOにとって困難な課題となっています。氏名の変更、住所の更新、書式の不一致、スペルミスなどの不規則なケースがあると、重複(同一人物に対して複数のエントリーが作成される)や上書き(複数の個人のデータが同一レコードに統合される)が生じやすくなります。実際、AHIMAの調査によると、全医療記録のうち最大20%が重複しています 。

IDデータの不整合やギャップは、以下のような事態を招く可能性があります:

  • ケアの質と患者の安全性の低下 – 患者の照合が正しく行われないと、患者に誤った薬剤を投与するなどの事故が発生する可能性があります。
  • 治療や医療費払い戻しの遅延 – 却下された請求の35%は、患者の識別や患者情報が正確でないことに起因します 。
  • ビジネスへの悪影響 – リスクや質の測定データが誤っていると、価値に基づく医療報酬モデルを損ない、収益に影響を与える可能性があります。
  • 医療提供者、保険者、患者にとって過剰な出費 – 記録の重複が原因で繰り返される医療の平均費用は、入院患者1人当たり1,950ドル、ED受診1回当たり1,700ドル以上にもなります。
  • 不正確なAIモデル – 予測分析、個別化医療、インテリジェントな臨床判断支援ソリューション、事前承認請求分析、その他のAIイニシアチブには、クリーンで正確なIDデータが不可欠です。
  • 規制上の罰金や法的解決にかかる費用 – 医療情報を誤って別の患者に開示してしまったり、相互運用性の要件を満たす際に誤った情報を共有してしまったりする場合があります。
  • IT生産性の低下 – IT部門は、手作業によるデータのクリーニングや記録の重複排除に時間とリソースを浪費しがちです。
Gartner、リサーチ担当VP
Barry Runyon氏4

EMPIがIDデータの欠落、不整合、非効率性を解消

EMPI(エンタープライズ・マスター・パーソン・インデックス )ソリューションは、HCOが異なるシステム間で患者や会員の記録を照合するのに役立ちます。EMPIは、さまざまなソースからの記録を照合して連携させることで、各個人について統一された、一意に識別される記録を提供します。ヘルスケアのように高い信頼性が求められる業界では、正確な照合が必須であるため、EMPIは極めて重要です。また、クリーンで正確なID情報に依存するデータ分析やAIアプリケーションにも不可欠です。

empi matches chart jp

EMPIは、記録の重複や上書きをなくし、ミスや非効率を減らすことで、組織がケアの質と業績を向上させるのに役立ちます。信頼できる唯一の情報源として、正確で完全かつ最新のIDデータが得られます。HCOはEMPIを利用することで、データの質とガバナンスの向上、相互運用性と情報共有に関するCMS-0057-Fなどの規制の遵守、医療ミスの削減、診断・検査手順の重複回避、IT生産性の向上、データ洞察力の向上、M&A統合の効率化などを実現できます。

EMPIの利点と使用例
  • 個人識別データの品質向上
  • 収益サイクル管理の強化
  • 相互運用性とデータ交換の合理化
  • AIの可能性を最大限に引き出す

従来のEMPIは、決定論的および確率論的な照合アルゴリズムを用いて、同一人物に属する記録を特定し、統合します。決定論的アルゴリズムでは、氏名、生年月日、社会保障番号など、完全に一致する特定のデータ要素を検索します。すべての条件が一致すれば、その記録は同一人物のものとみなされます。

確率論的アルゴリズムでは、統計モデルを用いて、2つの記録が同一人物に属する可能性を判断します。これらのアルゴリズムは、複数の属性の類似性に基づいて、一致する確率を示すスコアを割り当てます。

次世代EMPIは、IDデータの正確性と完全性をさらに高める高度な参照照合機能をサポートしています。参照照合では、外部の身元証明サービスまたは政府データベース、電話帳、信用調査機関などの信頼できるデータソースと記録を相互参照することによって、個人の身元を検証し、情報の欠落を補完し、データの不一致を解決します。参照照合は、記録が完全で、誤りがなく、最新であることを保証するのに役立ちます。4

Nurse holding ipad

適切なEMPIソリューションの選択

すべてのEMPIソリューションが同じわけではありません。選択肢を評価する際には、以下の機能を備えたソリューションをお選びください。

  • 包括的な照合機能 – 参照照合を含むさまざまなアルゴリズムとアプローチをサポートしている。
  • 組み込みの自動化ツール – 記録を自動的に照合・調整できる。
  • カスタマイズされたルールエンジン – 設定可能なサイト固有のロジックで照合やアラートを利用できる。
  • 堅牢な統合機能 – 幅広いシステムの標準ベースのAPI(HL7® v2、FHIR®など)をサポートしている。
  • 柔軟な導入モデル – パブリック・クラウド、オンプレミス、またはマネージド・サービスとして導入できる。
  • 規制遵守 – HITRUSTなどのセキュリティ・フレームワークやHIPAAなどのデータプライバシー規制を遵守している

医療データと記録管理の豊富な経験と専門知識を持つソリューション・プロバイダーを選ぶようにしてください。


1. 米国ヘルスケア業界プロフェッショナルのAHIMA 調査
2 - Black Book Market Research
3 - エンタープライズ・マスター患者インデックスとしても知られる
4 - 次世代エンタープライズ・マスター患者インデックスのためのイノベーション洞察。 ガートナー 2024年9月11日 - ID G00758255
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