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物体認識をプロダクトへ。ビジネスに活かすエンジニアをWanted!

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on 2018/08/10

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物体認識をプロダクトへ。ビジネスに活かすエンジニアをWanted!

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愛知
中途
新卒・学生インターン
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中途
新卒・学生インターン

大越 拓実

1995年生まれ、神奈川県出身。名古屋大学情報文化学部卒。大学で統計学、機械学習を専攻。第14回キャンパスベンチャーグランプリ中部大会で名古屋産業人クラブ会長賞を受賞したほか、Startup Weekendでの優勝経験を持つ。 創業前はデータサイエンティストとしてのレコメンドエンジン開発やスポーツにおけるデータ活用に従事。 Kaggleでは、 Home Credit Default Riskで7198チーム中2位入賞するなどの実績を誇り、 Kaggle Masterの称号を持っている。

三野 稜太

1994年生まれ、滋賀県出身。名古屋大学情報文化学部卒。 大学でリベラルアーツ、CS、機械学習を専攻。在学中から数々のハッカソン、インターン、ビジネスコンテストでAI関連技術に注力。ニューラルネットワークを中心とした機械学習による課題解決に向けたモデル設計と問題解決を数多くこなす。2017年に機械学習技術のコンサルティングを中心とした株式会社キスモを起業。現在は、コンサルティングや営業、コーディングを行なっている。

株式会社MEBAISのメンバー

1995年生まれ、神奈川県出身。名古屋大学情報文化学部卒。大学で統計学、機械学習を専攻。第14回キャンパスベンチャーグランプリ中部大会で名古屋産業人クラブ会長賞を受賞したほか、Startup Weekendでの優勝経験を持つ。 創業前はデータサイエンティストとしてのレコメンドエンジン開発やスポーツにおけるデータ活用に従事。 Kaggleでは、 Home Credit Default Riskで7198チーム中2位入賞するなどの実績を誇り、 Kaggle Masterの称号を持っている。

なにをやっているのか

【『医療従事者の裏側の負担を無くす』MEBAISの事業】 医師を含め、医療機関で働くスタッフが様々な業務に追われています。 医療従事者が医療に集中できる環境を作り上げるため、我々MEBAISは医療機関の経営・運営を引き受けるBPaaS事業を行っています。 【日本の保険制度について】 日本の国民皆保険制度は、国民全員を公的医療保険で保証し、患者が通常3割負担で医療機関の診療を受けることができます。 では残りの7割が、どのようにして医療機関に支払われているのでしょうか。 医療機関は審査支払機関という団体に対し、患者の情報や行った診療や処方内容を記載したレセプトと呼ばれるデータを送信し、7割分の請求を行います。 しかし、請求された医療費は、全額がそのままが支払われるわけではありません。 診療した内容や処方した医薬品が保険制度のルールに合致するかどうかを、提出されたレセプトをもとに審査支払機関が判定し、対象外とされた診療や処方を減額したり返戻します。(請求ロスと呼びます) 減額が続いたり、不正を行なっている可能性があると判定された医療機関には監査が行われ、正しく診療行為を行っているかを患者の情報とレセプトデータを突合し、問題があれば処分が行われます。 医療機関は行った診療分のお金を正しく受け取るため、多くの時間と労力をかけて日々レセプトデータをチェックする業務を行っています。 【技術とヒトで病院経営の健全化を目指すBPaaS 『MEBAISアシスト』】 医療機関のほとんどで、院内の情報伝達不足や難しすぎるルールへの理解不足等に起因して、請求ロスが発生しています。 大病院だと月数千万円単位で保険請求の方法が正しくないと判断され、売上減しているのが現状です。 そのような課題を技術によって解決して、医療従事者が負担なく「医療行為に集中できる環境」を構築するのがMEBAISの役目です。 レセプトをチェックするには、診療報酬制度で定義された膨大なルールを理解し、過不足のあるレセプトに対しどの情報を足し、何を減らせば良いかを考える知識と経験が必要です。 各地域に存在する医師会ごとにそのルールが異なっていたり、1~2年ごとにルール自体も改訂があります。 そして、医療機関の多くが人材不足に困っています。 ルールを理解し、必要に応じて医師や看護師とコミュニケーションを取りながら、レセプトを精度良く点検できる…そんなスキルを持った人は多くありません。 レセプト点検に限らず、地方に関しては特に働く人が足りていません。 MEBAISは、 難題なルールをシステムに落とし込み、機械学習の解析により生成された提案をわかりやすい画面で確認できるSaaSを開発し、 我々がSaaSを使い業務を効率化、業務自体を巻き取るBPaaSを提供することで、人材不足を解決します。

なにをやっているのか

【『医療従事者の裏側の負担を無くす』MEBAISの事業】 医師を含め、医療機関で働くスタッフが様々な業務に追われています。 医療従事者が医療に集中できる環境を作り上げるため、我々MEBAISは医療機関の経営・運営を引き受けるBPaaS事業を行っています。 【日本の保険制度について】 日本の国民皆保険制度は、国民全員を公的医療保険で保証し、患者が通常3割負担で医療機関の診療を受けることができます。 では残りの7割が、どのようにして医療機関に支払われているのでしょうか。 医療機関は審査支払機関という団体に対し、患者の情報や行った診療や処方内容を記載したレセプトと呼ばれるデータを送信し、7割分の請求を行います。 しかし、請求された医療費は、全額がそのままが支払われるわけではありません。 診療した内容や処方した医薬品が保険制度のルールに合致するかどうかを、提出されたレセプトをもとに審査支払機関が判定し、対象外とされた診療や処方を減額したり返戻します。(請求ロスと呼びます) 減額が続いたり、不正を行なっている可能性があると判定された医療機関には監査が行われ、正しく診療行為を行っているかを患者の情報とレセプトデータを突合し、問題があれば処分が行われます。 医療機関は行った診療分のお金を正しく受け取るため、多くの時間と労力をかけて日々レセプトデータをチェックする業務を行っています。 【技術とヒトで病院経営の健全化を目指すBPaaS 『MEBAISアシスト』】 医療機関のほとんどで、院内の情報伝達不足や難しすぎるルールへの理解不足等に起因して、請求ロスが発生しています。 大病院だと月数千万円単位で保険請求の方法が正しくないと判断され、売上減しているのが現状です。 そのような課題を技術によって解決して、医療従事者が負担なく「医療行為に集中できる環境」を構築するのがMEBAISの役目です。 レセプトをチェックするには、診療報酬制度で定義された膨大なルールを理解し、過不足のあるレセプトに対しどの情報を足し、何を減らせば良いかを考える知識と経験が必要です。 各地域に存在する医師会ごとにそのルールが異なっていたり、1~2年ごとにルール自体も改訂があります。 そして、医療機関の多くが人材不足に困っています。 ルールを理解し、必要に応じて医師や看護師とコミュニケーションを取りながら、レセプトを精度良く点検できる…そんなスキルを持った人は多くありません。 レセプト点検に限らず、地方に関しては特に働く人が足りていません。 MEBAISは、 難題なルールをシステムに落とし込み、機械学習の解析により生成された提案をわかりやすい画面で確認できるSaaSを開発し、 我々がSaaSを使い業務を効率化、業務自体を巻き取るBPaaSを提供することで、人材不足を解決します。

なぜやるのか

【医療事務を専門職へ】 レセプト業務は多くの知識と経験を要する難易度の高い業務であり、医療機関の売上である医療費に直結する重大な業務です。 それを引き受ける医療事務スタッフに、良い報酬を受け取って欲しい。 専門的なスキルを持ち、それを業務に活かしている職種であることに誇りを持ってほしいと思っています。 MEBAISの開発するAIレセプトマネージャは、データを蓄積していく機械学習とWebシステムであり、医事スタッフが行った業務の量・正確性の測定が可能です。 これにより、これまで計測が難しかった医療事務スタッフのスキル測定、実力診断を実現できます。 AIレセプトマネージャを土台として、スキルが高いと証明された医事スタッフには高い報酬を、他のスタッフには改善の案や、学習コンテンツを提供するサービスを考えています。 MEBAISを通して、能力を発揮している、スキルのある医療事務を稼げるような仕組みを作っていきたいと考えています。 【レセプトに限らず、医療機関に寄り添い経営を手伝うプラットフォームへ】 医療機関の経営者は経営形態によって様々ですが、クリニックに限れば、多くが院長となる医師です。 医師は医療のスペシャリストではありますが、経営のスペシャリストではありません。 開業し運営を始める・している医師が、困ったときに気軽に相談できる、信頼が置けるプラットフォームになることを、MEBAISは目指しています。 そのためには幅広く医療機関の業務を理解し、課題を解決できるプロダクトを作れるエンジニアが必要になります。 是非私たちと一緒に、医療機関を支えていきませんか。

こんなことやります

今、キスモでは物体認識の知見が足りていません! Chainer CVのSSDやYOLOを想定していますが、物体認識の分野であればなんでも良いです! 物体認識を専門にしていらっしゃる方、得意な方、ご興味のある方、、キスモでデータサイエンティストとして働いてみませんか? 具体的にやっていただきたいことは - 汎用的に対応できる部分の前処理コード、学習コード、推論コードの実装 - 上記を実装して関数として簡単に呼び出し可能な形式にする 以上の2点となります。 働いていただきたい期間は - 完成するまでの期間(週のコミット量によるが1~2ヶ月程度を想定) - 終わった後、継続的に働くかは応相談 という形にさせていただきたいと考えております。 もちろん長期的に働いていただける方は大歓迎です! 勤務時間は - 月火木金9時~17時(11:30~12:30は昼休憩) - 水9時~12時 - 上記時間帯を基本とし、週12時間以上 (時間外は要相談) 勤務地はどこでも大丈夫です。 ただ、オフィスの場合は名古屋、リモートの場合はZoomを繋いでの作業になります。 少しでもキスモに興味を持ってくださった方、データサイエンティストとして働きたいと考えていらっしゃる方、ぜひ一度お話をしませんか? お気軽にご応募ください!お待ちしております。
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    話を聞きに行くステップ

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    募集の特徴
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    会社情報

    2017/05に設立

    16人のメンバー

    • 1億円以上の資金を調達済み/
    • 3000万円以上の資金を調達済み/
    • 社長がプログラミングできる/

    愛知県名古屋市千種区不老町 名古屋大学インキュベーション施設