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更新日：2026年6月10日
最近の取り組みと将来像
医療DXとAIを活用した病院運営効率化
部門ごとにシステムが「サイロ化」しているものを、内製化した統合データ処理基盤を利用して生成AI、BIツールを活用することで病院運営の最適化を図っています。
医療データをつなぎ、現場を支える仕組みづくり
病院では、電子カルテ、勤怠、会計、手術、物流や病床管理システムなど多くのシステムが別々に動いており、必要な情報が探しにくく、業務の無駄が生まれていました。そこで、InterSystems IRIS を中心とした統合データ基盤を構築し、病床の状況や患者の流れまで一元的に把握できるように整えました。情報が散らばっていた状態から、現場で必要な情報をすぐに見つけられる仕組みへと改善しています。これによって、病床稼働率を最大限まで高めることができ、救急患者の受け入れを容易にしています。
標準化とCLINS（電子カルテ情報共有サービス）で地域とつながる仕組みづくり
医療の情報は病院ごと、システムごとに形が違うため、連携や共有が難しいことがあります。当院では、HL7 や FHIR といった医療の標準を使い、電子カルテや病床管理システムの情報を決まった形に整え、正しくやり取りできる仕組みを実装してきました。さらに、国策である電子カルテ情報共有サービス（CLINS）を導入し、安全な形で他院と診療情報を共有する仕組みを整備しています。これにより、院内での連携だけでなく、地域全体の医療連携を支える基盤となっていきます。
AIを使って仕事を効率化し、本来の医療の時間を取り戻す
AIを活用し、退院サマリー、症状詳記など、地域とつながるための重要な文書の下書き作成を支援しています。本来、医療従事者が情報整理や文書作成に費やしていた時間を、AIを活用することで、判断や加筆にのための時間に転換することを目指しています。結果、患者ケアや対話、地域連携など、医療の本質に集中できる時間を創出する取り組みです。
今後取り組む目標
今後は、統合データ基盤とAIをさらに深く組み合わせて、病床管理や診療計画、退院支援までを自動的に補完する仕組みをつくりたいと考えています。地域の医療機関やCLINS、介護・介在サービスとも連携し、患者の移動や情報の断絶を減らす医療連携の「インフラ」を実現していきたいと考えています。データとAIが医療従事者の判断を支えるパートナーとなる、そんな未来の医療DXを目指しています。
これから目指す医療DXの将来像
医療におけるDXとAIの活用は、単なる業務のデジタル化や部分的な自動化のフェーズを超え、「医療提供モデルそのものの再構築」に向かっています。今後の将来像は、医療従事者の負担軽減と、患者一人ひとりに最適化された医療（プレシジョン・メディシン）の高度な両立です。
今後、進化するであろう３つの視点
１．医療者の役割を変える「アンビエント（環境型）AI」
これまで医療者は、電子カルテの入力やサマリーの作成など、「データ入力と書類作成」に多大な時間を奪われてきました。将来の医療現場では、AIが背景に溶け込む（アンビエント化する）ことで、医療者が意識せずにタスクが完了する環境が標準化されていくと考えられます。
- 音声・記録からの自動要約：診察室での医師と患者の自然な会話、あるいは看護・リハビリの現場での音声や経過記録から、AIがリアルタイムで文脈を理解し、構造化されたカルテ記載や紹介状（診療情報提供書）、退院サマリーのドラフトを自動生成。
- タスクシフトの自動化：AIがレセプトチェックや文書の整合性確認を高い精度で代行。医療安全における副作用リスクの自動警告や、各種算定モジュールの自動最適化が進み、医療従事者は「人間にしかできない、患者と向き合う時間（ナラティブ・メディシン）」に集中することが可能になる。
２．臨床の精度と安全性を極限まで高める「常時並走型AI」
診断や手術の現場では、AIは独立したツールではなく、医療者のスキルを拡張する「優秀な副操縦士（コパイロット）」として活躍すると考えられます。
- 画像・病理診断の「見落としゼロ」へ：CT、MRI、内視鏡、病理画像において、AIは人間の目では捉えきれない微細な初期病変を瞬時にスクリーニングできるようになり、専門医の読影時間を大幅に短縮しつつ、見落とし率を劇的に低下させる。
- 手術支援ロボットとの融合：ロボット支援手術（Hugoやダビンチ、hinotoriなど）において、AIが術中のリアルタイム映像を解析し、重要血管や神経の走行を画面上にナビゲーション（マッピング）するだけではなく、定型的なプロセスの部分的な自動制御や、危険領域への進入を未然に防ぐセーフティ機能がさらに進化。
３．全国医療情報プラットフォームによりシームレスな医療提供
標準型電子カルテの普及と「全国医療情報プラットフォーム」の構築により、医療データは病院の壁を越えて繋がります。
- 切れ目のない地域包括ケア：急性期病院から回復期、そして地域のクリニックや介護施設へと患者が移行する際、診療情報（カルテの主要6情報など）や救急時のアレルギー情報が瞬時に共有されることで、重複検査が削減やどの地域にいても過去の経過を踏まえた最適な医療を受けられるようになります。そして、医療費の削減にもつながってきます。
- PHR（個人健康記録）と予防医療への二次利用：ウェアラブルデバイスから得られる日々のバイタルデータ（PHR）と、病院の臨床ビッグデータがAIによって統合・解析され、「病気になってから治す」のではなく、「個別化されたリスク予測に基づき、発症を未然に防ぐ」予防医療が確立する可能性があります。
医療DXとAIから得られるもの
医療DXとAIを活用することによる効果は、医療の「効率化」だけではありません。デジタル技術が煩雑な業務を吸収することで、医療の現場に「恕（思いやりや共感）」の精神を発揮するための時間的・心理的余白を取り戻すことこそが、真の未来像と言えます。医療者に余裕が生まれれば、医療の安全やサービスも向上します。これが、最大の恩恵であり、その実現を目指しています。