保険査定の医療記録レビュー時間を短縮する「EXL Medical IDP」、AWS上の専用LLMと文書処理技術で実現

要点

• データ分析大手のEXLが、医療保険の請求査定や引き受け業務を効率化するAIソリューション「EXL Medical IDP solution」をAWS上で構築した。

• 従来は1件あたり100分以上を要していた数百ページに及ぶ医療記録の確認作業を、自動で抽出・要約・分析するパイプラインを提供する。

• テンプレート不要で文書を処理する「Xtrakto.AI」と、医療・保険特化の「EXL Insurance LLM」という2つのAIアプリケーションを統合している。

• 大規模モデルの学習や推論基盤には「Amazon SageMaker AI」が採用され、セキュリティ統制の維持と開発環境の分離を実現している。

• 米データ分析・AIソリューションプロバイダーのEXLは、保険金請求の査定や生命保険の引き受けにおいて医療記録の精査時間を短縮するAIソリューション「EXL Medical IDP solution」をAWS上で構築したことを明らかにした。同ソリューションは、非構造化文書から情報を抽出するインテリジェントドキュメント処理（IDP）と、領域特化型の大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ、エンタープライズ規模での医療データ処理を自動化するものだという。

1件100分以上を費やす医療記録レビューの課題

保険金の支払い可否を判断する請求査定や生命保険の引き受け（アンダーライティング）において、医療記録はすべての判断の基礎となる不可欠なデータである。しかし、査定担当者や引受担当者は、妥当性の評価や給付額の算出のために、時に数百ページにも及ぶ膨大な記録を読み解かなければならず、1件あたり100分以上を手作業によるレビューに費やしている実態があるという。

この業務における最大の障壁は、文書の量だけでなくデータの複雑さにある。医療記録はフォーマットが定まっていない非構造化データであり、高度な専門用語が含まれるほか、患者の容態やその時系列変化を把握するために散在する情報を結びつける必要がある。また、取り扱う書類の種類も、カイロプラクティックの記録、画像などの診断検査、救急外来の受診記録、手術記録、医師の診察所見、処方薬データ、精神鑑定書、検査結果、独立した第三者機関による医療評価（IME）レポート、ピアレビュー報告書など多岐にわたる。

こうした書類の精査には深い医療知識と持続的な集中力、解釈の判断が求められるため、作業が属人化しやすく、担当者によって解釈に差異が生じることがあると指摘されている。その結果として、請求処理の遅延や査定精度のばらつき、補償費用の増大、顧客体験の悪化、さらには規制当局からの監視強化といった深刻な課題につながっていた。

2つのAIアプリケーションを連携させた自動化パイプライン

Fortune 500企業向けに25年以上にわたりデータ分析やAIソリューションを提供し、世界で5万人以上の専門家を擁するEXLは、これらの課題に対処するために2つのAIアプリケーションを統合したエンドツーエンドのパイプラインを開発した。

1つ目のアプリケーションである「Xtrakto.AI」は、文書の取り込みから分割、分類、データ抽出、エンリッチメント（情報の付加）、後処理までを担当する。事前に形式を定義したテンプレートを必要としないIDP（文書のレイアウトや文字を認識して構造化する技術）であり、コンピュータビジョンや自然言語処理（NLP）、自律的に処理を進めるエージェンティックAIのワークフローを活用して多様な医療文書から構造化データを抽出する。

2つ目の「EXL Insurance LLM」は、専門知識に基づく知能層として機能する。医療情報の要約や自然言語による問い合わせ対応、根拠を追跡できるトレーサビリティを備えた深い推論、構造化出力の生成を行う。保険および医療データでファインチューニング（特定用途向けの追加学習）が施されており、専門的な臨床用語に加え、ICD（国際疾病分類）コードやCPT（米国の標準的な診療報酬コード）コード、診断と治療の相互関係、保険業務特有のワークフロー要件を理解できる点が特徴だという。

この2つのアプリケーションが連携することで、未加工の複雑な医療文書を、査定担当者や引受担当者、ケアコーディネーターが迅速に活用できる実践的なインテリジェンスへと自動変換する仕組みとなっている。

AWSとAmazon SageMaker AIによる安全な開発・運用環境

EXLは、モデルの開発から本番環境での推論までを一貫したセキュリティ統制下で運用するため、基盤としてAWSを採用したと説明している。

ドメイン特化型モデルであるEXL Insurance LLMのマネージドな学習環境および推論基盤には「Amazon SageMaker AI」（機械学習モデルの構築・学習・デプロイを行うフルマネージドサービス）が活用されている。これにより、複数のGPUを利用したマルチGPU環境でのファインチューニングや、本番環境から分離された安全な実験環境の構築を実現しているという。