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ヘルスケアサイバーセキュリティ 2024年10月09日EDCシステムにおけるデータセキュリティ：課題と解決策
現代の臨床試験において、電子データキャプチャ (EDC) システムは不可欠な存在となり、データの収集、管理、分析方法を変革しています。EDCへの依存度が高まるにつれて、そのデータセキュリティプロトコルを強化する必要性も増しています。機密性、完全性、および利用可能性を確保することは、感受性の高い臨床試験データのプライバシーを維持し、利害関係者の信頼を維持し、規制要件を満たし、医学研究の進展を保護する上で重要です。本記事では、EDCデータのセキュリティを確保する上での主要な障壁と、それに対処する方法について探求します。
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ヘルスケア DX 2024年10月09日健康な旅の力：患者向けオンライン共有プラットフォームの役割
患者向けのオンライン共有プラットフォームは、単なる仮想空間以上のものであり、同様の健康上の課題に直面する個人が集まり、経験を共有し、支援を求め、貴重な知識を交換するダイナミックなコミュニティです。この記事では、これらのプラットフォームが患者体験を再構築する上で果たす重要な役割を探ります。感情的なサポートから協力的な支援活動、実践的なアドバイスの交換まで、オンライン共有プラットフォームは個人が健康に接し、管理する方法を再定義しています。
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看護配置システムの基本機能10選
手動で看護タスクを割り当てる従来の方法は、革新的な看護配置システムによって徐々に取って代わられつつあります。これらのシステムは、技術を活用してワークフローを合理化し、全体的な医療提供を向上させます。この記事では、看護配置システムの基本的な機能について詳しく説明し、これらのシステムが看護師の効率、患者の満足度、および医療サービスの全体的な品質向上にどのように貢献するかを明らかにします。タスクの割り当てからリアルタイムのモニタリングまで、ここで探求される機能は、技術が看護配置プロセスに与える変革的な影響を強調しています。
介護 DX 2024年10月09日
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薬剤情報システムの主な特徴
豊富な種類の医薬品が利用可能となる現代において、医療提供者が正確で最新かつ包括的な薬剤情報にアクセスすることは極めて重要です。これらのシステムは安全かつ効果的な医薬品管理の基盤であり、医療専門家が情報を得て的確な判断を下すための知識を提供します。
薬局 DX 2024年10月08日
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電子健康記録 (EHR) と電子医療記録 (EMR) の違いを徹底解説
医療現場では、紙カルテから電子カルテへの移行が進んでいます。この過程で、電子健康記録 (EHR) と電子医療記録 (EMR) という2つの用語が頻繁に登場しますが、両者の違いを明確に理解している人は少ないかもしれません。本記事では、EHRとEMRの違いを詳しく解説します。それぞれのシステムがどのようなデータを管理し、どのように利用されるのか、そして他のシステムとの連携性について、具体的な事例を交えてご紹介します。これらの違いを理解することで、貴院の医療情報システムの選択に役立つはずです。
医療 DX 2024年10月08日
ソート
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AIエージェント 2025年10月24日医療特化型AIエージェント導入 Vol.0：なぜ今AIエージェントなのか
医療特化型AIエージェントの導入は、日本の医療現場が抱える「人手不足」「高齢化」「医療費増大」という構造的課題に対する現実的な解決策として注目を集めています。本ブログでは、生成AIとの違いを明確にしながら、AIエージェントがいかに業務効率を飛躍的に向上させ、診療支援や事務作業の自動化を実現するのかを解説します。Vol.0では、「なぜ今AIエージェントなのか」をテーマに、その医療現場へのインパクトと導入の全体像を概観します。
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AIエージェント 2025年10月22日医療特化型AIエージェント導入Vol.5：診療現場で待てない？AIエージェントに求められる処理速度と応答性
医療現場でAIエージェントを活用するうえで最大の鍵となるのが「パフォーマンス」、すなわち処理速度と応答性の確保です。生成AIやLLMを活用したシステムは高い演算負荷を伴うため、わずかな遅延でも業務効率に大きく影響します。本稿では、オンプレミス運用やプロンプト設計、コンテキスト最適化、キャッシュ戦略、アクセス制御など、実際の医療AI導入で求められるパフォーマンス改善策を具体的に解説し、「遅いAI」から「頼れるAI」へと進化させるための指針を提示します。
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AIエージェント 2025年10月22日医療特化型AIエージェント導入 Vol.4：AIエージェントの判断をどう説明するか 医療に不可欠な「説明可能性」という壁
近年、医療・ヘルスケア分野でも生成AIやAIエージェントの導入検討が急速に進んでいます。しかし一方で、「AIを導入したいが、臨床現場で本当に使えるのか」「安全性や説明責任をどう確保するのか」といった懸念の声も少なくありません。本記事では、医療特化型AIエージェントの導入にあたって特に重要となるリスクと、それを克服するための最新アプローチについて解説いたします。
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AIエージェント 2025年10月22日医療特化型AIエージェント導入Vol.3：なぜ既存システム連携なしでは機能しないのか？とその解決策
医療現場におけるAIエージェント導入には、患者データの保護やシステムの安全性が最大の関心事です。本稿では、医療AIに伴うセキュリティリスク、国内外の規制・ガイドライン、そして実務で有効な対策を整理し、信頼性の高いAI導入を実現するための実践的視点を提供します。経営層・IT責任者が安心して導入を進めるための指針としてご活用ください。
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AIエージェント 2025年10月22日医療特化型AIエージェント導入 Vol.2 AIエージェントは本当に安全か？医療現場で直面するセキュリティ課題とその対策
医療現場におけるAIエージェント導入には、患者データの保護やシステムの安全性が最大の関心事です。本稿では、医療AIに伴うセキュリティリスク、国内外の規制・ガイドライン、そして実務で有効な対策を整理し、信頼性の高いAI導入を実現するための実践的視点を提供します。経営層・IT責任者が安心して導入を進めるための指針としてご活用ください。
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AIエージェント 2025年10月22日医療特化型AIエージェント導入 Vol.1 なぜ導入コストは見えにくいのか―経営判断を支えるAIエージェントのコスト分析
加速する医療DXの中で、AIエージェント導入を検討する医療機関やITベンダーが最初に直面する課題は「想定以上のコスト増」。本稿では、医療AI導入のコスト構造を分解し、開発・インフラ・運用の各工程でどこに費用が集中するのか、そして無駄を抑えながらROIを最大化するための実践ポイントを提示します。経営層・IT責任者が戦略的にAI導入を進めるための現実的な視点をお届けします。
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ヘルスケアサイバーセキュリティ 2024年10月09日個人健康記録 (PHR) における一般的な情報セキュリティの問題
個人健康記録 (PHR) は、個人とその医療情報との重要な架け橋として機能し、個人の健康管理に積極的に関与するプラットフォームを提供します。ただし、デジタルPHRシステムの採用は、慎重な考慮を必要とする一連の一般的な情報セキュリティの課題をもたらしました。これらのプラットフォームに最も機密性の高い健康データを頻繁に委託するようになるにつれて、この情報の機密性、整合性、可用性を確保することが重要になります。このブログでは、PHRシステムが直面する主要なセキュリティの問題と、これらの課題を効果的に対処し軽減するための手段について説明します。
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ヘルスケアサイバーセキュリティ 2024年10月09日FHIRにおけるデータセキュリティの確保：医療の相互運用性に向けた重要な一歩
医療業界では、相互運用性への渇望が高まり、Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) の指数関数的な人気が広がっています。ただし、多くの医療提供者にとって、FHIRを含むどんな技術においても、データセキュリティは重要な懸念事項です。というのも、医療データは非常に機密性が高いからです。この記事では、FHIRにおけるデータセキュリティへの一般的な脅威を理解し、患者データを保護するための効果的なセキュリティ対策を提案します。
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ヘルスケアサイバーセキュリティ 2024年10月09日
EDCシステムにおけるデータセキュリティ：課題と解決策
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