課題
ヘルスケア分野で事業を展開する組織として、PharmaCordは大量の文書を処理することに慣れています。新しい処方箋の登録と承認のケースには、患者、医師、保険会社、その他多くの組織から提出される多数の書類が含まれます。
1 日あたり数千件に及ぶ書類の手作業での確認とデータ入力
これまで、これらの受信書類の処理はほとんど手作業で行われていました。書類はメールの添付ファイルやファクスなどでデジタル形式で届いていたにもかかわらず、従業員が一つひとつ確認し、必要に応じて分類・仕分けを行い、キーワードやその他のメタデータを手動で付与する必要がありました。それらの作業が完了した後、従業員が書類を PharmaCord 独自のケース管理システムである Lynk に取り込むために転送し、その後、別の担当者が該当する患者ケースに書類を添付し、書類の内容を PharmaCord のリポジトリである OnBase に手動データ入力していました。
手作業による処理の課題の一つは、膨大な数の書類が日々届くという点でした。1 件の登録申請には、30 種類以上の書類やフォームが必要になることもあり、医療記録、処方箋、検査結果から、本人確認書類、収入・納税証明書、保険の承認書類や事前承認書類に至るまで多岐にわたります。書類中心のプロセスであるため、PharmaCord の従業員が 40 を超える処方プログラムにわたって、1 日に 2,000~3,000 件の書類を分類・仕分けすることも珍しくありませんでした。
受付書類は、複数の種類の書類が混在した 1 つのファイルで送られてきました。
もう一つの課題は、受信する書類が複数の文書をまとめてスキャンした 1 つのファイルとして届くことが多く、それらを個別に分割し、正しく分類するには多大な労力が必要だったことです。
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季節要因による大幅な処理件数の増加
毎年の患者再登録期間には、処理件数がほぼ倍増する大幅な季節的増加も繰り返し発生しており、これが恒常的な課題となっていました。この対応のために、PharmaCord はすでにコストのかかるプロセスにさらにリソースを投入する必要がありました。
処理エラーは避けられませんでした
最後に、文書処理エラーを減らしたいという要望もありました。毎日処理される文書の量と種類を考慮すると、最も優秀な人間の作業員であっても単純なミスを犯す可能性があり、それがやり直しを引き起こし、患者が必要な医薬品を受け取るまでに遅れが生じることがあります。