病院の診療情報管理部門の業務内容｜電子カルテ・DPC・ICD-11とAI医療コーディングの全体像【2026年版】

病院の診療情報管理部門の業務内容｜電子カルテ・DPC・ICD-11とAI医療コーディングの全体像【2026年版】

病院の診療情報管理部門（診療情報管理室・医療情報管理室・医療情報部などと呼ばれる組織）は、診療録（カルテ）・看護記録・検査・画像・処方・手術記録・退院サマリー等の医療情報を、電子カルテ（EHR）・病院情報システム（HIS）上で管理し、DPCコーディング・ICDコーディング・統計・品質管理・研究利活用まで担う、病院の「情報インフラの要」となる専門部門です。診療情報管理士（四病院団体協議会と医療研修推進財団が共同認定する資格）が中核人材として配置されます。2026年度診療報酬改定で新設された「電子的診療情報連携体制整備加算」、2026年度冬頃に全国で利用可能な状態にすることを目指す電子カルテ情報共有サービスの運用開始計画、世界的なICD-11への移行、生成AIによる医療コーディング自動化、AIスクライブ（ambient AI）の実装が同時進行しており、診療情報管理部門でも、制度の変更と新しい技術に合わせて業務設計を見直す必要があります。本記事では診療情報管理部門の業務範囲と、AIで変わる領域／変わらない領域を3階層で整理します。

診療情報管理部門の全体像

部門が担う主な機能

• 診療録（カルテ）の管理・点検・品質管理：紙カルテと電子カルテの記載内容確認、退院サマリー・手術記録・入院診療計画書の完全性検証、医師へのフィードバック。東京医科大学病院「診療情報管理室」のように各病院が業務を公開
• ICDコーディング：傷病名をWHO ICD分類（2026年9月時点の国内統計分類はICD-10準拠、ICD-11準拠の統計分類は2027年1月1日施行予定）に分類。疾患統計・疫学・国際比較の基礎となる
• DPC（Diagnosis Procedure Combination）コーディング：DPCは診断群分類で、DPC/PDPSはこれに基づく1日当たり定額報酬算定方式。傷病名選択は厚労省「DPC/PDPS傷病名コーディングテキスト」を参照し、電子レセプトの記録仕様は支払基金の作成手引きで確認。DPC病院の収益構造に直結する重要業務
• 電子カルテ・HISの運用管理：病院ごとの分掌に応じて情報システム部門と連携し、徳洲会インフォメーションシステム「電子カルテ」のように各ベンダーが提供する電子カルテのマスター管理、バージョンアップ、障害対応
• 診療情報の利活用・統計：臨床指標、QI（Quality Indicator）、学会・研究用データ提供、病院経営指標、臨床研究・治験データ整備
• 情報開示・開示請求対応：患者・遺族からの診療情報開示請求、セカンドオピニオン、法的開示（司法・捜査・医療事故調査）
• 個人情報保護・サイバーセキュリティ：医療情報システム安全管理ガイドライン、個人情報保護法、次世代医療基盤法
• 電子カルテ情報共有サービス対応：厚労省「電子カルテ情報共有サービス」やGemMed「6情報共有のコード」、GemMed「生活習慣病・救急の標準コード」が示す、医療機関間・患者本人との情報共有基盤への対応
• 加算・施設基準対応：ユヤマコラム「電子的診療情報連携体制整備加算とは？」等が解説する診療報酬改定・加算算定への対応

関連する主な制度・機関

• 厚生労働省：医療情報ネットワーク基盤、電子カルテ情報共有、診療報酬改定
• デジタル庁：「病院情報システム等の刷新に向けた協議会」などを通じ、厚労省とともに標準仕様・クラウド移行を検討
• 社会保険診療報酬支払基金・国民健康保険中央会：レセプト審査・支払
• 四病院団体協議会・医療研修推進財団等：共同認定団体と、通信教育を行う日本病院会、資格取得後の研修等を担う日本診療情報管理士会の役割を区別
• DPCの制度検討・関連機関：コーディングの考え方は厚労省のテキストで確認。健康保険医療情報総合研究所（PRRISM）はDPCデータ提出等の支援を提供する民間企業
• 日本医療情報学会・保健医療福祉情報システム工業会（JAHIS）：日本医療情報学会・JAHIS等が医療情報システムの標準化・業界団体として活動
• 次世代医療基盤法・認定匿名加工医療情報作成事業者：内閣府「次世代医療基盤法」に基づく匿名加工医療情報の研究利活用
• 医療法・医療情報システム安全管理ガイドライン：厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」がセキュリティ・運用基準を定義

診療情報管理士の資格と位置づけ

診療情報管理士は日本病院会・全日本病院協会・日本医療法人協会・日本精神科病院協会の四病院団体と医療研修推進財団が共同認定する民間資格です。通信教育は原則2年（基礎・専門各1年）で、一部資格保有者には基礎課程免除があります。指定大学・専門学校の所定課程も受験経路で、学校の年限を一律2年とはしません。受験資格を満たして年1回の認定試験に合格し、認定登録を受けます。DPC対象病院などで統計・コーディング・研究データ整備を担う専門職です。必要な配置は各病院の業務体制や算定する施設基準に応じて確認します。

診療情報管理部門の主要業務フロー

ステップ1：入院・外来診療情報の受領・点検

電子カルテに入力される医師の診療記録、看護記録、検査・画像・処方・手術・リハビリ等の記録を、退院時・定期時点で点検します。不完全な記載、誤記、必須項目漏れを検出し、医師・看護師に確認・修正依頼します。

ステップ2：ICDコーディング

医師が記載した傷病名を、ICD-10（現行）の標準分類に変換します。例えば本態性（原発性）高血圧はI10、2型糖尿病はE11に属する分類です。高血圧全般がI10とは限らず、詳細コードは病態・合併症等に応じて確認します。複雑な症例では複数コーディング、主病名・副病名の区別、妊娠出産・新生児等の特殊ルールを適用します。

ステップ3：DPCコーディング

入院患者の医療資源を最も投入した傷病名、手術・処置・副傷病名等からDPCを選択します。2026年度改定では診断群分類は3,265、包括対象は2,449で、全分類が包括評価対象ではありません。包括対象では分類・入院期間等に応じた1日当たり点数に医療機関別係数等を適用し、出来高部分と組み合わせます。DPCコードの誤りは病院収益に直結するため、退院時・月次で点検・修正を行います。

ステップ4：退院サマリー・品質監査

退院サマリー（退院時要約）の完全性を確認します。記載漏れ、医師署名、退院後の紹介先医療機関への情報提供体制を整備します。病院機能評価（JCI認定等）・学会認定施設要件にも関わります。

ステップ5：統計・経営データ作成

診療実績、DPC係数、在院日数、手術件数、紹介・逆紹介率、症例構成比、病床稼働率等の統計を作成します。病院経営会議・理事会・外部公表用データを提供します。

ステップ6：開示請求対応・研究利活用

患者・遺族・司法機関からの診療情報開示請求に対応します。次世代医療基盤法に基づく匿名加工医療情報の提供、臨床研究・治験への情報提供、学会発表用データ作成を実施します。

ステップ7：情報システム運用・ガイドライン対応

電子カルテ・HIS・PACS・RIS・検査システムの運用、マスター管理、更新対応、医療情報システム安全管理ガイドラインへの準拠、サイバーセキュリティ対策を継続します。

求められる専門性とキャリアパス

必要な知識領域

• 医学・医療用語：基礎医学、臨床医学、解剖生理、薬理、検査
• 疾病・検査コード：疾病分類のICD-10・ICD-11と分類規則、コーディングガイドライン。臨床検査項目分類コードのJLAC10/11はICDとは別のコード体系
• DPC制度：診断群分類、入院基本料、加算、包括範囲、出来高併用
• 診療報酬制度：レセプト、保険点数、施設基準、加算算定要件
• 医療情報システム：電子カルテ、HIS、PACS、RIS、LIS、HL7 FHIR、JAHIS標準
• 統計学・疫学：臨床指標、QI、疫学、集計・分析
• 法令・個人情報保護：医療法、個人情報保護法、次世代医療基盤法

キャリアパス

• 縦の深化：職位の例は診療情報管理士→副主任→主任→室長→医療情報部長（名称・昇進経路は病院による）。DPC専門・ICD専門・システム運用専門・統計分析専門等の分岐
• 横の拡張：病院経営企画、医事課、看護部、事務長、医療情報ベンダー、健保組合、PMDAなどへの転身
• 学術・教育：診療情報管理士養成課程の講師、医療情報学会・病院会での活動、大学院進学（医療情報学・公衆衛生学）
• AI・DX特化：医療AI・電子カルテベンダー・メドテックスタートアップへの転身、AI医療コーディング専門職

診療情報管理部門でのAI活用の設計観点：3階層で整理する

観点1：日本の診療報酬×電子カルテ情報共有サービス×AI医療コーディングのレイヤー

日本の診療情報管理部門でAIを導入する際の第一階層は、日本独自の診療報酬制度・DPC制度・電子カルテ情報共有サービス・個人情報保護法制に適合した業務設計です。

• AI医療コーディング支援：退院サマリー・診療記録・手術記録をLLMで解析し、ICD-10・ICD-11候補、DPC診断群候補を自動提示。診療情報管理士が最終確認し修正する「human-in-the-loop」設計
• 電子カルテ品質点検AI：必須項目の記載漏れ、矛盾する記載、用語の標準化、医師署名の確認等を自動検出
• AIスクライブ（ambient AI）：医師の音声を自動で構造化された診療記録に変換。医師の記載負担軽減と記録品質向上
• DPC適正化分析AI：過去のDPCコーディング実績から、診療記録に基づく医療資源病名・処置コーディングの確認を支援（不適切なコーディングは保険監査リスクにつながるため、医師・診療情報管理士・医事課レビューが必須）
• 統計・経営レポート自動生成：DPC指標、在院日数、症例構成比等の経営ダッシュボード、部門別レポート、学会・厚労省向け報告書のドラフト生成
• 匿名加工医療情報の生成支援：認定事業者による匿名加工医療情報の作成・点検を支援する設計を検討（AI処理だけで法定要件を満たすものではない）
• 医療情報システム運用の文書化・FAQ：電子カルテ操作マニュアル、FAQ、院内問合せ対応の自動化

日本特有の注意点として、厚労省の2026年9月資料では、2026年度冬頃をめどに電子カルテ情報共有サービスを全国で利用可能な状態にすることを目指しています。医療機関間・患者本人への共有に向け、コード・マスターと情報品質を整備します。加算の施設基準は情報活用体制や安全管理等に関するもので、AI品質点検・コーディング支援を一律の算定前提とはしません。AIを使う場合は、主治医・診療情報管理部門・請求部門の確認と責任の分担を業務手順に定めます。DPCテキストでは最終的な決定者は主治医とされ、他部門の適切な関与が望まれています。

観点2：グローバル医療AI×ICD-11×EHR統合のレイヤー

ICD-11への移行状況とAI医療コーディングの導入状況は、国・医療機関によって異なります。My Billing Provider「AI Medical Coding 2026: Preparing for ICD-11」、HelpSquad「The 2026 Guide to AI in Medical Coding: Accuracy, Compliance, and the Human-in-the-Loop」等が、AI医療コーディングの活用を解説しています。これらは民間事業者の解説で、国際的な標準規格や普及率の調査とは区別します。

• ICD-11のコードと組合せ：厚労省の2023年版に関する説明では収載コードは約3万5千。コード数はFoundationに含む用語数とは区別します。WHOのコーディングツールは適用可能なポストコーディネーションを案内しており、AIを必須とするものではありません。AI候補を使う場合も分類規則と記録に照らして確認
• 精度ギャップ：手動とAIを比較する際は、同じ症例・コード体系・正解基準で評価する必要があります。病院規模・専門科・言語に加え、コード単位か症例単位か、人が修正する前か後かを区別します。製品紹介の精度値をそのまま自院の精度と見なさず、誤分類と見逃しを検証
• AIスクライブ・Coder・CDSの統合：ANI Solutions「AI Scribe, Coder and CDS Capabilities for 2026-Ready EHRs」が、EHRに統合されたスクライブ（記録支援）+コーダー（コード自動化）+CDS（臨床意思決定支援）の統合アーキテクチャを整理
• 主要AI医療コーディングソフトウェア：Aptarro「Top 10 AI Medical Coding Software for 2026」、Combine Health「Top 10 AI Medical Coding Solutions for 2026」、CureMD「AI Medical Coding Clinics Are Switching To in 2026」、Emorphis「AI Medical Coding Software Development Guide 2026」等を参照できます。Aptarro・Combine Healthは各社による比較記事、CureMDは自社製品紹介、Emorphisは開発ガイドであり、独立した順位・導入効果の検証ではありません。採用時は候補製品の公式仕様と自院での評価を確認
• EHR統合の将来像：Commure「The Future of Medical Coding: AI-Assisted, EHR-Integrated」が、EHR統合型AI医療コーディングの将来像を扱い、EHR×AIの統合アーキテクチャの方向性を整理
• エージェント型医療AI：AWS「How Amazon Connect Health brings agentic AI to the point of care」が、患者確認・予約管理と、患者情報要約・記録支援・医療コーディングを区別して解説。記録支援の公式仕様では米国英語、米国東部（バージニア北部）・西部（オレゴン）が対象で、利用前に医療専門職による出力確認が必要。日本語や日本のDPCへの対応をこの紹介からは推定できません
• 人間の役割変化：AIで定型処理を支援し、コーダーが複雑症例の確認に時間を使える業務分担を検討。仕事満足度の向上を前提にせず、修正負担や確認時間も含めて担当者に評価してもらう

日本の診療情報管理部門への示唆は、ICD-11準拠の国内統計分類は2027年1月施行予定、電子カルテ情報共有サービスは2026年度冬頃の全国運用開始が目標という点です。AI医療コーディングには同じ全国一律の導入日程はありません。海外製品の提供例を参考にしつつ、自院での必要性を評価します。一方で、日本は診療報酬制度・DPC制度・言語（日本語医療用語）の独自性があり、海外ベンダーのAIをそのまま使うのは困難で、日本特有のコーディングルール・制度知識に合わせたAI設計が必要です。

観点3：中国病院×AI電子病歴×ICD編碼のレイヤー

中国では国家衛生健康委員会等がAI活用の参考指引を公表し、電子病歴の標準化や個別病院での導入が進められています。政策、標準の制定状況、実際の運用例はそれぞれ区別して確認します。

• ICD自動コーディング研究：HIT180「ICD編碼、或許是AIの落地点」、HIT180「重症病人ICD自動編碼と機械学習モデル応用」、CSDN「ICD病案質控系統」等を参照できます。HIT180には専門家の論考と研究担当者自身によるモデル評価の報告があり、CSDNは個人の解説記事です。研究結果と臨床導入実績を区別して読む必要があります
• NLP+知識グラフ型コーディング：退院サマリー・手術記録からNLPでエンティティ抽出し、知識グラフで最適なICD-10・ICD-9-CM-3コードを提示するモデルが、全国複数省の医療機関で試験運用
• AI電子病歴システム：人人都是産品経理「智能AI電子病歴システム製品設計解析」、CSDN「智能AI電子病歴システム」、武漢協和病院「AI生成式電子病歴」のうち、前2者は製品設計・技術解説です。武漢協和病院の公開事例は心血管内科の外来診療記録生成で、医師による確認を含む運用を報告しています。病院全体のICDコーディング導入実績とは区別します
• 国家政策と標準化：国家衛生健康委員会・国家中医薬局・国家疾控局は「衛生健康行業人工智能応用場景参考指引」を2024年11月6日付で通知（11月14日公開）。「電子病歴版式文档技術要求」は計画番号20250854-T-244、2025年3月27日付の標準制定計画で、2026年9月確認時点では承認手続き中と表示。2025年4月に施行済みの国家標準としては扱いません
• AIアシスタント・コーディングエージェント：CSDN「Kotaemon国際疾病分類ICD編碼助手」、GitCode「AI賦能電子病歴智能録入系統」のような開発者記事が見られます。Kotaemon公式資料の用途は文書への質問応答で、公式のICD専用製品とは区別します。GitCodeの記事も音声転写・構造化の試作コードの解説で、病院の導入実績を示すものではありません
• 病院情報化100応用シーン：智慧医療網「病院情報化AI大模型100応用シーン」が幅広い活用事例を整理
• 研究機関：清華大学 呉及教授研究室は病歴品質管理・ICDコードを用いた医療保険審査や医療大規模言語モデルの研究を紹介。個別の研究・地域での試行範囲を確認します

中国事例の示唆は、政策・標準化と個別施設でのAI活用を関連づけて検討するという点です。政策文書や一診療科の事例だけで全国の導入規模は判断できません。日本では医療制度・言語・保険制度の違いを確認したうえで、情報の標準化と運用設計を参考にします。

AI化される領域と、AI化されない領域の切り分け

AIによる支援を検討する領域

• 退院サマリー・手術記録からのICDコード候補提示
• DPC診断群コード候補提示
• 電子カルテの記載完全性・整合性チェック
• AIスクライブによる診療音声の構造化記録
• 医療用語・略語の標準化・マスター管理
• 統計・経営ダッシュボードの自動更新
• 学会・研究用データセットの抽出・匿名化支援
• 情報開示請求対応のドラフト文書生成
• 医療情報システム運用マニュアル・FAQの自動化
• 不適切コーディングの予兆検知（保険監査リスク低減）

AI化されない・すべきでない領域

• ICDコード・DPCコードの最終確定：保険請求・病院収益・臨床統計の基礎となるコーディングは主治医・診療情報管理部門・請求部門で役割を定めて確認。DPCの最終的な決定者は主治医
• 医師の診療判断・治療方針：AIは支援に留まり、診断・治療決定は医師の責任
• 医療事故・訴訟対応時の記録対応：法的責任・証拠保全が伴う記録対応は専門職・弁護士
• 患者・遺族への開示対応：感情面・法的面の配慮が必要な開示は人間が対応
• 個人情報保護・サイバーインシデント対応：漏えい・不正アクセス事故への対応は責任者・CSIRT
• 医療制度変更への対応設計：診療報酬改定・加算要件変更への組織対応は医療情報部長・病院経営層
• ベンダー・システム選定・更新：電子カルテ更新は、病床規模・連携範囲・移行費用・運用年数をそろえて見積もる経営判断
• 地域医療連携・患者紹介関係：地元医療機関・開業医との信頼関係は人間同士の営みに依存

診療情報管理部門におけるAI活用の大原則は、「AIは候補提示・品質点検・記録支援で貢献、コード確定・診療判断・事故対応・患者対応は人間が担う」という切り分けです。医療は人命・法的責任・個人情報の機微性が高度に重なる領域で、AIの出力を検証し、医療専門職の責任と確認手順を明確にする必要があります。

診療情報管理部門の立ち上げ・強化のポイント

組織設計

• 診療情報管理士・コーダー：ICD・DPCコーディング、退院サマリー点検
• 統計・経営データ担当：DPC指標・QI・病院指標・研究データ
• システム運用・DXチーム：電子カルテ・HIS・PACS・AI基盤運用
• 情報開示・法務：開示請求、次世代医療基盤法、個人情報保護
• セキュリティ・CSIRT：医療情報システム安全管理ガイドライン、サイバー対策
• 臨床研究・治験連携：研究用データ提供、IRB対応
• 診療報酬・加算対応：施設基準、加算算定、診療報酬改定

AI導入ロードマップ

1. 第1段階（データ基盤）：電子カルテ・HIS・PACS・レセプトのデータ統合基盤
2. 第2段階（AI品質点検）：記載漏れ・整合性チェックの自動化
3. 第3段階（AIコーディング支援）：ICD・DPCコード候補の自動提示
4. 第4段階（AIスクライブ）：診療音声の構造化記録
5. 第5段階（統合エージェント）：記録〜コーディング〜統計〜加算算定まで一気通貫のAI支援。診療情報管理士・医師・医事課が最終承認

各段階で「AIの影響範囲」「人間承認のライン」「個人情報保護・サイバーセキュリティ」を明確にし、医療法・医療情報システム安全管理ガイドライン・次世代医療基盤法との整合を取ることが必須です。

まとめ：診療情報管理部門は「医療情報の品質」とAI活用を両立させる中核

病院の診療情報管理部門は、医療情報の品質・コーディング・統計・研究利活用を担う情報インフラの要です。2026年9月時点では、ICD-11準拠の統計分類の2027年施行と、電子カルテ情報共有サービスの全国運用開始に向けた準備が進められています。AIによるコード候補提示・品質点検・記録支援・統計自動化は個別に評価して導入する支援手段であり、コード最終確定・診療判断・事故対応・個人情報保護は人間の中核業務として残ります。

日本の診療情報管理部門がこの変化を勝ち抜くには、日本の診療報酬制度・DPC制度・日本語医療用語・電子カルテ情報共有サービスに最適化したAIの導入と、診療情報管理士・医師・医事課との役割分担の明確化を同時に進める必要があります。AIの導入効果を確認したうえで、節約できた時間をICD-11移行準備・加算算定対応・地域医療連携・研究利活用に振り向ける設計を検討します。

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よくある質問

Q1. 診療情報管理部門と医事課はどう違いますか？

診療情報管理部門は診療録の管理・品質・ICDコーディング・DPCコーディング・統計・研究利活用が中心、医事課はレセプト作成・保険請求・医療費計算・患者会計・未収金対応が中心です。両者はDPCコーディング・レセプト点検で密接に連携しますが、役割は異なります。小規模病院では兼任される場合もあります。

Q2. 診療情報管理士資格はどう取得しますか？

日本病院会・全日本病院協会・日本医療法人協会・日本精神科病院協会の四病院団体と医療研修推進財団が共同認定する民間資格です。通信教育（原則2年、資格による免除あり）の修了、または指定大学・専門学校で所定の単位取得・卒業等の受験資格を満たし、年1回の認定試験に合格して登録します。指定校の修業年限は学校・課程により異なります。採用・配置要件は病院や施設基準を確認してください。資格取得後は日本診療情報管理士会等が研修を提供しています。（出典：共同認定、試験案内、士会の活動）

Q3. AI医療コーディングはどの程度信頼できますか？

信頼性は、対象症例・専門科・言語・コード体系と、どの段階の正解率を測るかで変わります。一般的な精度向上率を前提にせず、自院の症例で誤分類・見逃し・人の修正負担を評価してください。希少疾患や複合症例も含め、AI候補を記録と照合する手順を設けます。DPCの最終的な決定者は主治医で、診療情報管理部門・請求部門と役割を分担します。（出典：DPCコーディングテキスト）

Q4. ICD-11移行は日本でいつから始まりますか？

ICD-11は2022年1月1日に発効しました。日本では2026年1月19日の告示により、ICD-11（2023年版）に準拠する統計分類を2027年1月1日から施行予定です。これは統計分類の日程で、全病院のDPC等が同日に一斉切替となる意味ではありません。厚労省の説明は収載コード約3万5千で、Foundationの用語数とは区別します。WHOのツールでコードの組合せを確認でき、AI利用が必須になるわけではありません。（出典：厚労省、WHO）

Q5. 電子カルテ情報共有サービスは何が変わりますか？

厚労省は2026年度冬頃をめどに全国で利用可能な状態にすることを目指しています。2026年7月の概要案内では、診療情報提供書・退院時サマリー・健診結果に加え、傷病名・感染症・薬剤アレルギー等・その他アレルギー等・検査の共有を説明しています。処方・調剤情報の共有には電子処方箋管理サービスも関わります。「生活習慣病」を独立した第6の情報区分とはしません。共有項目・本人への表示条件は最新仕様で確認し、コード・マスターと品質管理体制を整備します。AI品質点検は一律の加算要件ではありません。（出典：運用計画、概要案内、電子処方箋、施設基準）