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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。