Neural Wave

多くの臨床 AI は「受診の瞬間」を中心に設計されていますが、Neural Wave が狙うのはその前後に医師の時間を奪っている部分です。受診前のトリアージと事前カルテ作成、受診中の記載支援とエビデンス検索、受診後の臨床インボックス（HCC コーディングの捕捉、トランジショナルケア、慢性疾患管理や遠隔モニタリング、在宅ケアの再認定、処方更新、患者ポータルのメッセージ、事前承認）までを対象にします。エージェントは診療所ごとのルールと選好に合わせて設定されるため、新しい業務フローを押し付けるのではなく、すでに回っている運用に沿って動きます。

学習ループも組み込まれています。医師が出力を採用・編集・修正するたびに、そのクリニックの記載スタイル、コーディングの好み、リスク許容度にシステムが寄っていきます。Neural Wave は 30 日で 90% のパーソナライズを達成し、月 15,000 件以上の実際の臨床文書で 99.99% の出力精度を実現しているとし、ハルシネーションが医師に届かないことを目標に掲げています。

同社は臨床面と財務面の両方から価値を説明しており、これはバリューベースケア（VBC）契約では特に重要です。取り戻せる医師のキャパシティ、HCC とケアマネジメントの捕捉率向上、回避可能な入院の早期把握が柱になります。現在 athenahealth で稼働中と述べ、自社データとルールに適応させたい企業向けに専用の臨床言語モデルも開発中です。新規クリニックは自院向けにカスタマイズした 30 日間の無料トライアルから始められ、その後の価格はベンダーと直接協議します。