■行政動向
○標準型電子カルテ、来年度末にモデル事業開始へ
○大阪の研究機関など 生成ＡＩ活用の”問診”システム開発へ
○画像診断管理加算の要件見直し、新たに235点の枠を創設
■デジタルヘルス
○電子カルテデータから生成AIと自然言語処理で患者QOLを「見える化」
○がん研究会有明病院、病理検体のトレーサビリティシステムを構築
○m3とオムロン、家庭で記録した心電図を用いた医療相談サービス連携
○栄養療法に関わる医療従事者のための業務支援クラウドをリリース
○AIで、早期大腸がんのリンパ節転移を予測
○メディカル睡眠テックのACCELStars、ソニー系サービスと連携
○東北大学やJR東日本が医療・健康データを活用
○医用画像診断AIと医学的所見の間に予想外に大きな隔たり、東北大学が検証
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○標準型電子カルテ、来年度末にモデル事業開始へ
https://www.cbnews.jp/news/entry/20240307191752
厚生労働省は7日に開催した第2回標準型電子カルテ検討ワーキング
グループで、2024年度に開発に着手する予定の「標準型電子カルテ」
について、同年度末に「α版（施行版）」導入のモデル事業を開始
する方針を示した。
(CBニュース 2024.3.7)
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○大阪の研究機関など 生成ＡＩ活用の”問診”システム開発へ
https://www3.nhk.or.jp/kansai-news/20240307/2000082538.html
ＡＩを活用して医療現場の負担を減らそうと、医師の問診を支援する
新たな会話型のシステムを大阪の医薬基盤・健康・栄養研究所などが
開発することになりました。
(NHK 2024.3.7)
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○画像診断管理加算の要件見直し、新たに235点の枠を創設
https://medicalai.m3.com/open/news/240306-news-mhlw
厚生労働省は3月5日、令和6年度診療報酬改定説明資料を公開し、
画像診断管理加算1～4の詳細が明らかとなった。画像診断管理加算に
ついては、夜間休日の読影体制などを重点的に評価する観点から
要件が見直され、従来の「画像診断管理加算3」が新たに創設された
「画像診断管理加算4」に移行し、「画像診断管理加算3」の要件が
変更となった。
(m3.com 2024.3.6)
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○電子カルテデータから生成AIと自然言語処理で患者QOLを「見える化」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000100.000022624.html
ユカリアは、電子カルテの非構造化データから患者の生活の質（QOL）を
予測する新たな手法で、特許（特許番号：第7421000号）を取得しました。
匿名化データを基にQOLを評価するEQ-5D-5L指標を効率的に予測します。
(㏚times 2024.3.5)
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○がん研究会有明病院、病理検体のトレーサビリティシステムを構築
https://it.impress.co.jp/articles/-/26021
同病院は、各診療科の医療情報をリアルタイムに連携させたうえで、
病理検体のトレーサビリティ情報を記録するシステムを構築した。
共同で開発したインテックが2024年3月4日に発表した。
FHIR規格に準拠したシステムである。
(IT Leaders 2024.3.4)
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○m3とオムロン、家庭で記録した心電図を用いた医療相談サービス連携
https://kyodonewsprwire.jp/release/202403047435
エムスリーとオムロン ヘルスケアは、家庭で手軽に心電図を記録できる
心電計付き上腕式血圧計や携帯型心電計で記録した心電図データと
エムスリーが提供する医療相談サービス「アスクドクターズ」を
連携させた心房細動に関する医療相談サービスを開始する。
(共同通信 2024.3.5)
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○栄養療法に関わる医療従事者のための業務支援クラウドをリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000126627.html
グリーンメチルは、栄養療法に関わる医療従事者のための業務支援
クラウド「メディテックハブ」を提供開始する。
患者はPHR上で、予約の入力や検査結果確認をいつでも簡単に行える。
(PRtimes 2024.3.4)
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○AIで、早期大腸がんのリンパ節転移を予測
https://medical-tribune.co.jp/news/2024/0305561787/
昭和大学横浜市北部病院消化器センター内科の神山勇太氏は、
大腸T1がんのLMNを予測するAIモデルを開発、精度を検証した結果を
第100回大腸癌研究会で発表。「開発したAIモデルの予測能は、
現行ガイドラインと比べて有意に高く、over surgeryを35％低減で
きる可能性がある」と述べた。
(Medical Tribune 2024.3.5)
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○メディカル睡眠テックのACCELStars、ソニー系サービスと連携
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000034.000082124.html
東京大学医学部発のMedical Sleep Techスタートアップである
ACCELStarsは、ソニーネットワークコミュニケーションズが
提供するヘルスケアソリューションサービス「mSafety（TM）」と
連携し、睡眠解析技術を活用した新たなビジネスモデルを共同で
探索していくことに合意いたしました。
(PRtimes 2024.3.5)
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○東北大学やJR東日本が医療・健康データを活用
https://www.innervision.co.jp/report/usual/20240403
日経オンラインセミナー「医療・健康データの利活用によるウェル
ビーイング社会の実現」が，2月20日に開催された。
基調講演で中川氏は、東北大学病院で行ったMRI検査の最適化など
デザイン思考を取り入れることで改善や改革に向けた流れをつくる
ことに成功した事例を紹介した。
特別講演の天内氏は，「鉄道起点からヒト起点へ」としてJR東日本が
取り組んでいる新たな事業の中から，ヘルスケアに関連する事業を
中心に紹介した。
(INNERVISION 2024.3.4)
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○医用画像診断AIと医学的所見の間に予想外に大きな隔たり、東北大学が検証
https://univ-journal.jp/242628/?cn-reloaded=1
東北大学大学院の曾昱雯（ソウ・イブン）助教らの研究グループは、
先行研究で高性能を達成した深層学習モデルの注目領域と、医師の
診断に基づく重要領域を比較した結果、注目領域の30%～80%は医学的な
重要領域と無関係であり、両者に大きな齟齬があることが明らかになった。
(大学ジャーナル 2024.3.6)
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