退院調整の現場の方へ

その退院調整、"人の力"だけに頼っていませんか？

調整業務の負担が大きく、患者さんの退院がスムーズに決まらない。そんな現場の"あるある"を変えます。

現場の"あるある"課題

• 退院後の療養先がなかなか決まらない

  選択肢の比較検討が難しく、患者さん・ご家族に最適な提案ができない。

• 電話とFAXでの調整に時間を取られる

  連絡手段が非効率で、他の業務に影響。書類作成の手間も大きい。

• 情報が散在していて調整が属人的

  担当者によってプロセスがバラバラ。経験者に依存する状況になっている。

• ご家族との説明調整に時間がかかる

  退院先の選択肢を説明する資料作成や、面談の調整に多くの時間が必要。

• 退院予定日が実は曖昧なことも

  状況の変化で予定が前後しやすい。情報共有が追いつかず、説明の食い違いが起きることも。

• どの施設に空きがあるか即答できない

  地域リソースの情報が分散し、更新のタイミングもバラバラ。まとめて把握しにくい。

この負担は、数字にすると

AIが引き受けること

導入前と導入後

属人的だった作業をAIが支え、スタッフの負担を大きく減らします。

使う人の流れ

1. 入院受付 → 基礎情報の入力

   対話形式で1〜3段階の入力。不足があればその場で案内。退院推奨日と療養パターンの候補が提示されます。

2. 面談の調整 → 合意

   候補を費用・ご家族の負担・通院動線で比較。日程が決まると、退院までの段取りが自動で組まれます。

3. 進捗・変化 → 再提案

   病状や受け入れ先の空き状況が変われば、AIが計画を組み直します。関係者へ通知が届きます。

4. 退院時の精査 → 匿名化

   記入漏れを自動で検知。退院が完了すると、個人が分からない形へ自動で変換されます。

目標とする成果

1. −5〜10% 平均在院日数（導入6か月時点の目標）
2. −20〜30% 退院支援員の1患者あたり工数（同）

上記は目標値であり、達成を保証するものではありません。効果は、大学研究室との共同研究による第三者の検証を計画しています。