病床・保健所を削減しまくってきた理由と今後のあり方（坂東太郎） - エキスパート - Yahoo!ニュース
新型コロナウイルス感染症の再拡大が懸念されるなか、昨年まで進められてきた「病床削減」方針を見直そうという動きが出てきました。すでに削減されてきた保健所や感染症病床のあり方も問われています。もっとも一連の削減にも理はあったのです。増大する一方の医療費をどうするかという問いに新型ウイルスが示した「伝染病の脅威は去っていない」という警告を加えて我々はどうすべきでしょうか 病床が余りまくっているから減らすとの方針 日本の病床数が多い理由として常にあげられるのが「社会的入院」と重症者用のベッドを軽症者が入院しているケースなどです。社会的入院は本当は自宅で暮らせる程度の傷病者が病院に入っている状態。一人暮らし世帯が増加して在宅だと面倒をみてくれる人がいないとか、公的医療制度のおかげで自己負担分が小さくて済むといからといった理由が考えられます。 重症者病床の軽症者利用も「社会的入院」と密接に関係がありま
GiNZAと患者表現辞書を使って患者テキストの表記ゆれを吸収した意味構造検索を試した - エムスリーテックブログ
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームの中村(@po3rin) です。 好きな言語はGo。仕事では主に検索周りを担当しています。 最近「医療言語処理」という本を読んで、医療用語の表記ゆれ吸収や意味構造検索などについて学びました。 医療言語処理 (自然言語処理シリーズ) 作者:荒牧 英治発売日: 2017/08/01メディア: 単行本 そこで今回はElasticsearchと患者表現辞書を使った意味構造検索がどのくらい実戦投入できるかを簡単に試したので、概要と実装方法を簡単にご紹介します。 患者テキストの表記ゆれ 患者テキストの表記ゆれとは MEDNLPの患者表現辞書 トークンによる検索の課題と対策の検討 主語が違うのにヒットしちゃう？ 意味構造検索 係り受け解析と患者表現辞書を使った意味構造検索の実装 患者表現辞書を使った係り受け解析 患者表現辞書の表現をクエリに展開する
医療機関等で患者の薬剤・診療情報を確認できる仕組み、電子カルテ標準化に向けた方針を固める―健康・医療・介護情報利活用検討会 | GemMed | データが拓く新時代医療
全国の医療機関等において、患者個々人の同意を前提に「薬剤」や「診療行為」の情報を確認し、治療方針に活用する仕組みを稼働させる。救急時には患者の同意を事前に得ることができないが、情報へアクセスできる有資格者を限定し、事後に患者が「誰が自分の情報を閲覧したか」を確認可能とすることでセキュリティを確保する―。 また電子カルテの標準化に向けて、まず▼診療情報提供書▼キー画像等を含む退院時サマリ▼電子処方箋▼健診結果報告書▼傷病名▼アレルギー情報▼感染症情報▼薬剤禁忌情報▼救急時に有用な検査情報▼生活習慣病関連の検査情報―の各項目について標準化を進める—。 12月9日に開催された「健康・医療・介護情報利活用検討会」（以下、検討会）と「医療等情報利活用ワーキンググループ」「健診等情報利活用ワーキンググループ」（以下、ワーキング）との合同会合で、こういった方針が概ね了承されました。 全国の医療機関等で、
新型コロナはどのように感染する？ 感染経路に関する最近の考え方（坂本史衣） - エキスパート - Yahoo!ニュース
米国疾病対策センター（CDC）は疾病予防や健康増進のための調査・介入を行う米国連邦政府機関です。CDCが発信するガイドラインに対する信頼性は高く、日本を含む世界各国の行政・医療機関が参考にしています。 そのCDCが新型コロナウイルス感染症（以下、新型コロナ）の主要な感染経路に関する見解を10月5日付で改訂しました。 なぜこの改訂版が注目されているかというと、CDCが初めて空気感染（airborne transmission）を新型コロナの感染経路の一つとして認めたからです。しかし、慌てる必要はありません。新型コロナが空気感染する可能性は以前から知られており、日本ではその知識が「３密」の回避や換気などの対策に活かされてきました。 改訂版には目新しいことは書かれていません。従って必要な感染対策もこれまでと変わりません。ということで、ここで画面を閉じていただいてもよいのですが、改訂版の内容や感染
認知症の原因物質 歯周病によって蓄積する仕組みを解明：朝日新聞デジタル
歯周病菌が体内に侵入し、認知症の原因物質が脳に蓄積して記憶障害が起きる仕組みを九州大などの研究チームが解明した。歯周病と認知症の関連は近年注目を集めており、認知症対策につながる発見という。 認知症の…
医療分野の大規模テキストデータで学習した分散表現から、疾患の類似度を求める
概要 人間が記述した文章から特定の意味や関係性を抽出する行為は情報抽出と呼ばれ、自然言語処理におけるタスクの一つです。人間により収集された情報はオントロジーや知識グラフのような関係性を持つ構造として表現することで、抽出した概念の関係性を理解してきました。こうした知識の構築は、言語の文法構造を利用しルールベースで半自動で抽出する方法が広く用いられていますが、近年では単語の意味的な情報を活用し自動獲得する方法が出てきました。 私は最近Ubieという医療の問診AIを開発している会社にジョインしたのですが、医療自然言語処理の世界でもこうした情報抽出の研究が行われています。そうした特定のドメインでの自然言語処理ではデータやタスクにユニークなものが多く、そうした分野間の違いが現れるところが自然言語処理の面白いところです。 そこでこの記事では、ウェブから収集した医療分野における大規模テキストデータから、
自動精算機をクリニック・歯科でお探しならノモカスタンド
電子カルテレセコンと連携 ノモカシリーズはクリニック向けに開発された自動精算機・セルフレジのため、ほとんどの電子カルテ・レセコンと連携することが可能です。
日医標準レセプトソフト外来版マニュアル Ver.5.0.0
日医標準レセプトソフト外来版マニュアル Ver.5.0.0 [ヘルプ] 〜 [前ページ(p)] | [次ページ(n)] 次ページ 表示
保険点数 診療点数 診療報酬 レセプト 看護配置基準など のこと調べるなら しろぼんねっと
施設基準とは、医療法で定める医療機関及び医師等の基準の他、健康保険法等の規程に基づき厚生労働大臣が定めた保険診療の一部について、医療機関の機能や設備・ 診療体制・安全面やサービス面等を評価するための基準です。
医療事務員をナメるなヨ！（風嵐むげん） - カクヨム
コミュ障ワナビは医療事務員として、今日も楽しく頑張っています……！ 風嵐むげん ★医療事務員をテーマに短編を書いてみました。良ければこちらもあわせてご覧ください！ 『医療事務員はタノシイオシゴトデスヨ』 https://kakuyomu.jp/works/1177354054882751509 「医療事務って、病院の窓口で笑顔で座ってるだけでしょ？」 「仕事の時間調整しやすいから、子持ちのママさんにも人気なお仕事！」 「ユー●ャンで三か月で取れるのなら、ラクな資格なんだねー」 そんな世間のイメージを持たれているであろう、医療事務というお仕事。数多ある作品の中で、このエッセイ（？）に目を留めて頂き有難うございます。それではまず、一言だけ言わせてください。 「ば、バカにしやがってこんちくしょうがー!!」 ドクターや看護師さんだけじゃない！ 医療事務員だって頑張っている！ しかし、そもそも医療事
なぜ「むし歯」ができるのか？歯医者がむし歯の予防法を本気でまとめてみた（家庭編・医院編）
むし歯は細菌が付着したエナメル質の表面から徐々に内部に向かって進行していきます。 ここで注目して頂きたいのですが、COやC1、そして早期のC2では大きな穴が開く事がありません。 またこの段階で痛みや違和感といった自覚症状が現れることも稀です。 それぞれの患者様のむし歯リスクの高さによって判断基準は異なりますが、一般的にはCOとC1のような初期むし歯では、「再石灰化」により健康な状態にもどることができるため、それを手助けするための予防処置に力を入れていきます。 C2以降は進行を抑えることが困難で、再石灰化により健康な状態にまでは戻らないため、「むし歯を削って詰め物をする」という修復治療の対象となります。 第１章まとめ むし歯とは「細菌が作り出した酸によって、歯質が溶かされてしまった歯」のことである。 歯の表面では、常に歯を溶かす「脱灰」と、歯を修復する「再石灰化」が発生している。 「脱灰」の
Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） | Preferred Research
Home Blog Google Colaboratoryを用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む） PFNのリサーチャの齋藤です。今年は色々な仕事に取り組みました。本記事では、日本メディカルAI学会が新しく始める公認資格へ向けたオンライン講義資料について書きます。 昨今、機械学習や深層学習といった技術はIT企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。 そこ
『予期せぬ瞬間 医療の不完全さは乗り越えられるか』 医者と医療にまつわる不完全と不可解と不確実 - HONZ
医者はどうしてミスから逃れられないのか。医療には未知や不確実なことがどれほどあって、医者や患者はそれらにどう対処したらよいのか。本書は、そんな問題をテーマとした、アトゥール・ガワンデのデビュー作である。 ガワンデは、現役の外科医であると同時に、雑誌『ニューヨーカー』にも寄稿する文筆家である。その最新作『死すべき定め――死にゆく人に何ができるか』が大ヒットしたことは、まだ記憶に新しいだろう。2014年に発売された同書は、当初から一般読者の圧倒的な支持を得て、アメリカではすでに90万部のセールスを記録しているという。 『死すべき定め』は、「死をどう迎え入れるか」というテーマに対して、円熟した文章で迫ったものである。他方、研修医時代に書かれた本書は、先のテーマを若く瑞々しい筆致で掘り起こしている。そのようにふたつの本には、その年齢でしか書けない魅力（そしてガワンデにしか書けない魅力）がそれぞれに
新薬「ソリリス」副作用で妻死亡 夫が京大病院提訴へ （京都新聞） - Yahoo!ニュース
京都大医学部付属病院（京都市左京区）で重い副作用がある薬の情報が共有されず、副作用で妻＝当時（２９）＝が死亡したとして、中京区の夫（３６）らが近く、京大や主治医を相手取り、１億８７５０万円の損害賠償を求めて京都地裁に提訴することが、９日分かった。原告によると、新薬「ソリリス」による死亡例は国内初という。 訴状によると、女性は、難病指定されている血液疾患「発作性夜間ヘモグロビン尿症」のため、２０１１年から、京大病院血液内科で治療を受けていた。１６年４月、妊娠に伴い血栓症予防のため新薬「ソリリス」の投与を開始。同病院で８月１日に長男を出産後も通院していた。 同月２２日、薬剤投与後に自宅で急激な発熱に見舞われた。京大病院の産科に連絡したが、対応した助産師は「乳腺炎と考えられる」とし、自宅安静を指示。しかし容体は悪化し、同病院に搬送されたが、翌２３日に髄膜炎菌敗血症で死亡した。 ソリリスの添
AIは医療分野にどのような変化をもたらすか - Preferred Networks Research & Development
AIの分野で深層学習を中心とした大きな変革が起きているのと同時に、バイオテクノロジーの分野でもゲノムシーケンサやゲノム編集など革新的な科学技術が登場しています。 この二つの革命を融合させて生命の仕組みを理解し、未来の医療へとつなげていく動きが世界中に起きています。こうした動きを俯瞰した上で、私達がAIの技術を医療分野にどのように活用していくかについて以下の特集記事で述べています。基本的に、生体メカニズムはとても複雑であり、人間が全ての生命現象を正確に把握するのは困難です。バイオテクノロジーとAIの力を組み合わせることで、解明を進められると考えています。是非ご覧いただき、ご意見などいただければと思います。 「AIは医療分野にどのような変化をもたらすか」 岡野原 大輔、大田 信行 国際医薬品情報 2017年2月27日 第1076号 潮流 [pdf] （発行元の国際商業出版株式会社様に転載許諾を
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医療用AIによる“診断”が加速する？ 米国での保険適用決定が意味すること
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