標準型電子カルテの現状と今後について｜株式会社ヘンリー
ヘンリーのGRの分部（わけべ）です。 今回は、1月31日に行われた厚生労働省標準型電子カルテ検討ワーキンググループ（第三回）資料や議論から、標準型電子カルテα版の開発状況や今後の見通しなどについて解説します。 はじめに政府は、電子カルテ情報の標準化等を進めるため、診療所向けの標準型電子カルテα版の開発に、今年度（24年度）着手しました。1月31日のワーキンググループでは、α版の機能の共有のほか、 α版の導入のモデル事業の実施計画 来年度の検討事項 について、厚生労働省から資料が提示され、医療団体の代表などからなるワーキンググループ委員によって討議されました。 ※各委員の発言は、厚労省HPにて正式な内容が今後公開される予定です。今回は厚労省資料を中心に、一部ワーキンググループにおける議論についても解説します。 標準型電子カルテα版の機能標準型電子カルテα版は、元々必要最小限度の機能の実装を予
国民の健康を犠牲にすることなく、2.3～7.3兆円の医療費削減が実現可能な「5つの医療改革」｜津川 友介
日本では社会保障費の負担増が社会問題化しており、その中でも医療費の適正化をどのように達成するのかが議論されています。その中で、最近では、高額療養費制度の自己負担の上限の引き上げが案として浮上しており、社会的弱者である重病患者およびそのご家族に経済的負担を押し付ける改悪であるとして、国民から多くの非難の声が上がっています。 高額療養費の自己負担の上限の引き上げは悪手 私も以前の記事でお書きした通り、高額療養費の自己負担の上限の引き上げは悪手であり、やるべきではないと考えます。 そもそも健康保険というのは、①予測困難な健康上の問題で、②健康上の問題が起きたときに高額の医療費がかかる、という2つの条件を満たすリスクを減らすことが目的です。 この原則から考えると、高額療養費制度こそが日本の健康保険の根幹であり、それを弱体化させることは、医療費が払えずに治療を諦める人や、医療費の支払いのために自己破
2024年度末の「高額療養費の上限額の引き上げ論」について：家計への影響の試算と政策決定過程の検証｜安藤道人
安藤道人 立教大学経済学部 教授 2025.2.3 Version 1 要約本記事では、高額療養費制度の上限額引き上げ問題について、家計への影響を試算するとともに、政策決定過程を検証した。高額療養費制度は、一定額を超えた医療費の自己負担を軽減する仕組みであり、政府は2027年までに段階的な上限額の引き上げを決定している。試算結果に基づくと、特に中所得層以上の自己負担額が大幅に増加し、手取り所得に占める医療費の割合が顕著に上昇する世帯が増える可能性が高い。さらに、治療中の収入減少を考慮すると、より多くの患者が手取り所得の相当部分を医療費に充てざるを得ない状況に陥る可能性がある。さらに、政策決定の過程は拙速であり、実質的な議論が行われないまま、患者の声が反映されることなく進められた。また、政府が示す改革案の「考え方」も不明瞭であり、十分な説明責任を果たしていない。本改革案は凍結し、家計破綻を防
国内のガイドラインに絡むCOIがヤバい件について:後編｜にゃんでもにゃ医
こんにちは、にゃんでもにゃ医です😇😇 今回は皆さんお待ちかねの後編です😇😇 前編をまだ読んでない方はぜひお読みください😇 ついに各ガイドラインに切り込みます！いよいよ各ガイドラインの推奨とCOIについてみていきたいと思います。選考基準としては基本的に自分が読んでこの推奨はどうなんだろう…とワイが思っていたものをピックアップしています😇そして次のステップとしてCOIを確認してみる、という流れになっています😇 5つのガイドライン(提言などもあります）を取り上げていますが、どのガイドラインも基本的には以下のような流れでやっていきます😇 ①ガイドラインの推奨の紹介 ②海外のガイドラインの紹介 ③ガイドラインの引用文献などを確認 ④COIの確認 肺炎のガイドラインは有料なので読んでいなかったですが、TwitterにてCOIがヤバいという話を複数いただいたので取り上げています😇ガイド
【市場規模Mapスピンアウト】国民医療費45兆円は、どこから来てどこへ行くのか？｜阿部由人@矢野経済ヘルステック/医療ICT担当
※20240428：数値を最新版に更新＋一部加筆修正 ※20240429：Appendixに医療機関の収益構造を追加＋一部修正 ※20240501：傷病分類別医科診療医療費のグラフに補足追加＋表を微修正 ＊所属部署公式noteも宜しくお願い致します（こちらは野良です）→https://note.com/yri_lifescience 前書き矢野経済研究所でヘルステック・医療ICT領域の調査を主に担当している阿部と申します。 昨年の７月に、医療・ヘルスケアの市場規模MapをはじめとしたMap３部作のnoteを書きました（かなり好評いただき、ありがとうございます）。 企画趣旨今回は、この市場規模Mapのスピンアウト企画として、「国民医療費43兆円」のお金の流れを（すごくザックリと）追っていこうと思います。 市場規模Mapを作った際に有村さんからこのようなコメントを頂いていまして、自分でも整理し
医療情報システム安全管理責任者がやるべきこと・令和6年度版｜株式会社ヘンリー
株式会社ヘンリーでSRE（Site Reliability Engineer）をしている戸田です。医療情報技師でもあり、医療情報システムの安全管理に関するガイドラインへの対応も担当しております。 さて昨年度に引き続き、医療機関様の医療情報システム安全管理責任者が本年度求められていることを整理したいと思います。昨年度の内容を踏まえて説明しておりますので、令和5年度版もあわせてご確認ください： なお情報源となる厚生労働省の資料には都度リンクしています。詳細はそちらをご覧いただくこととし、ここではその概要と優先順位判断に役立つ情報とを中心にまとめます。 令和6年度「医療機関におけるサイバーセキュリティ対策チェックリスト」に対応する令和6年度の「医療機関におけるサイバーセキュリティ対策チェックリスト」が先日より厚生労働省のサイトにて配布されております。令和5年度の要請に加えて、以下3点の検討が求め
生成AI活用の試行錯誤〜Ubie社での取り組み〜｜masa_kazama
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
カケハシのプラットフォームチームを紹介します｜カケハシ公式note
こんにちは。プラットフォームチームのプロダクトマネージャー金田です。 カケハシでは、プロダクトごとの開発チームが独立して存在していますが、プロダクト横断チームとして、プラットフォーム/共通基盤開発を担う「プラットフォームチーム」が存在します。プラットフォームという言葉には様々な意味が含まれるため、今回はカケハシのプラットフォームチームがどのような領域を担当していて、どのようなビジョンを実現しようとしているのかをご紹介します。 ・・・ プラットフォームチームの担当領域 カケハシでは、2017年にMusubiを、2020年にMusubi InsightとPocket Musubiを、2021年9月にはMusubi AI在庫管理をリリースしました。これら4つのサービスは独立したプロダクトではありますが、共通の認証基盤を利用し、ユーザー向けに共通のアカウント管理機能を提供しています。そのような、プ
病院で使えるChatGPT命令文３選｜生成AIで医療経営DX 長 英一郎
ここ数日いくつかのクライアント病院に訪問し、ChatGPTについて議論させていただきました。現場の業務を劇的に改善させる可能性のある命令文（プロンプト）の３選をご紹介させていただきます。 命令文のいずれもシェア、使用は自由です！どんどんパクっていただいて現場の業務効率化に活かしていただきたいです。 患者名などがサンプル命令文に入っていますが、実際に使う場合には学習に使われる場合がありますので、学習されないよう下記のように設定変更をオススメします。 学習されないようチェックを外すChatGPTを使って少しでも医療従事者の皆様が患者さんと接する時間が増えますように。 当直表の作成については、こちらの記事を参考にさせていただきました。genkAIjokyo先生ありがとうございました！ 献立表👇 質問例👇 私は管理栄養士です。病院で高齢者が食べたくなるような朝、昼、夜の３食の献立を考えています
アムウェイより苦情の多いD2C企業一覧 化粧品・健康食品 通販企業の苦情グラフ｜kazuo dobashi
ネット広告で商品の宣伝をしている会社について、苦情件数を分析し、グラフ化した。 この文書の意図ネット広告は怪しいものが多い、という認識が広まっている。おそらくその広告の中には、悪質な会社もあるだろう。 筆者は、それぞれの企業の「悪質性」を、何らかの形で定量的に表現できないかと考えていた。そのひとつの手段として、苦情件数に着目した。 一般消費者としては、「苦情が多い会社の商品は買いたくない」と考えるのが普通だろう。通販で商品を買う際の参考にして頂きたい。 なお、分析しているのはあくまでも「苦情件数」のみだ。筆者としては、有益な指標のひとつになるだろうと考えているが、これだけで悪質性を強く断言できるとは思っていないので、その点を最初に申し添えておく。 データの出典など苦情件数の期間は2021年7月～2022年6月の1年間。出典はPIO-NETと毎日新聞の記事だ。 PIO-NETは、「苦情相談情
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国内のガイドラインに絡むCOIがヤバい件について:前編｜にゃんでもにゃ医