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#医療DX
全 14 件の記事
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クリニック開業の流れ｜準備期間・費用・失敗しないためのステップ
クリニック開業までの準備期間18〜24ヶ月と6フェーズ、診療科別の費用目安、立地×診療圏×競合の調査軸を整理。開業後の業務効率化を開業前から設計する視点を、独立を検討中の勤務医向けに解説します。
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医師の残業時間はどのくらい？削減のための業務再設計と実務対応
医師の残業時間の現状と、勤怠管理では止まらない削減の進め方を整理。診療科ごとに異なる残業構造と、診療記録・紹介状・問診の再設計で削減効果が出やすい領域を、事務長・院長向けに解説します。
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クリニックのDX、何から始めるか｜優先順位の付け方と最初の1手
DXという言葉は聞くけれど自院で何から着手すべきか——開業医・院長向けに、患者接点・業務効率・経営分析の順で優先順位を組む考え方、削減時間×時給での投資判断、3ヶ月・6ヶ月・1年のロードマップまで整理します。
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クリニックの待ち時間を短縮する方法｜工程分解と患者体験の改善指標
待ち時間短縮を来院前・待合・診察後の3工程で指標化する方法を整理。予約システムやWeb問診の単一導入で終わらせず、患者体験と口コミ評価の改善につなげる考え方を、院長・事務長向けに解説します。
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Web問診システムの選び方｜比較軸と導入前チェックリスト
Web問診を機能表の◯×だけで判断すると、導入後に思ったほど業務が変わらない結果になりがちです。電子カルテ連携方式・診療科カスタマイズ・切り替え運用の3軸で比較する具体策と、費用対効果の試算を整理します。
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初診問診の時間と人件費はどこまで削れるか｜試算と導入ステップ
紙の初診問診が消費している時間と人件費を、自院の数字で試算する方法を整理。Web問診・電子カルテ連携の効果差、導入後に「思ったほど削れない」を避ける4つの確認点まで、事務長・院長向けに解説します。
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医療における生成AI活用の法的注意点と実務対応｜2026年版
医療現場で生成AI（ChatGPT・Claude等）を活用する際の法的注意点・個人情報保護法・3省2ガイドラインへの対応を徹底解説。医療機関がリスクを負わずに生成AIを業務活用するための実務対応方法を具体的に紹介。
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電子カルテ情報共有サービスとは｜3文書6情報と接続準備の5手順
電子カルテ情報共有サービスで共有される3文書6情報の中身、FHIRが技術基盤に採用された理由、医療機関側で必要になる接続準備の5ステップを解説。全国運用開始は令和8年度冬頃の予定で、現在は本番利用がモデル事業参加施設に限定されている点、処方情報の扱いが変更された点まで最新情報で整理します。
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AIが処方箋を書く時代へ｜JAMA論文に学ぶ法的・倫理的論点
2026年5月JAMA掲載の話題論文「The First AI Drug Prescriber」を徹底解説。米ユタ州で承認された医師なし生成AI処方システム「Doctronic」の規制・安全性・責任分界の問題と、日本の医療AI規制への示唆を、医療機関向けにわかりやすくまとめます。
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医療DX推進体制整備加算は廃止｜後継加算の点数と要件を解説
令和8年度診療報酬改定で医療DX推進体制整備加算・医療情報取得加算は廃止され、電子的診療情報連携体制整備加算に再編されました。新加算の点数（初診15/9/4点・入院160/80点）、施設基準11項目の階層構造、マイナ保険証利用率が一律30%へ緩和された点、電子カルテ情報共有サービスが必須ではない理由まで実務目線で整理します。
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情報返却とは？医療データ収益化の新潮流と実務ガイド
情報返却は、診療情報を患者様にスマホ返却し、二次利用による収益を医療機関・患者に分配する新しい医療DXの仕組み。PHR・マイナポータル連携・FHIR標準化の文脈での位置づけと、ヘルスインタビューの実装を徹底解説。
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ダイナミックコンセントとは？AI時代の医療データ同意取得の仕組み
ダイナミックコンセントは、AI利用の瞬間に患者のスマホで都度同意を取得する新しい同意取得の仕組み。個人情報保護法・第三者提供リスク・包括同意の限界を解消する、医療機関のための合法なデータ活用基盤を徹底解説。
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経産省AI契約チェックリスト｜医療機関の実務対応ポイント
経済産業省が2025年2月に公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を医療機関の実務目線で解説。ベンダー契約のリスク管理から個人情報保護法・3省2ガイドライン対応まで網羅。
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FHIRとは？医療データ標準化で何が変わるのか【2026年版】
FHIRはHL7が策定する医療情報の国際標準規格です。厚労省「電子カルテ情報共有サービス」の基盤に採用され、電子的診療情報連携体制整備加算・情報返却・研究利用の設計を左右します。技術仕様と現場への影響を実務担当者向けに整理しました。