医療AI情報室｜現役医療職が届ける最前線

@YahooNewsTopics 「香害」は目に見えないがゆえに理解を得難く、患者を深く孤立させます。単なる好みや神経質の問題ではなく、実在する環境由来の健康被害として社会が解像度を上げるべき課題だと思います。

【まさか自分が 香害診断された54歳】 news.yahoo.co.jp/pickup/6576050

@Zaoaninhouse 法令対応の業務量が増える一方で、AIによる記録・出力・保管の自動化は現場の大きな助けになりますね。まずはルーティン業務からAI化を進め、スタッフが本来の業務に集中できる環境を整えることが重要だと思います。

深刻な状況です。法令遵守のための研修や事例検討など省けない業務がどんどん増えてしまうので、どうにかAIでスマート化したいですよね😭 まずは記録や出力、保管、からでしょうか・・・

「期待高まるAI、それでも8割の医療機関は未導入。理由は費用対効果がわからない」——この現実が2026年も変わっていない。画像診断AIから生成AI、スケジューリングAIまで、選択肢は増え続けているのに、現場は踏み出せないでいる。 費用対効果が「わからない」のは怠慢ではなく、設計の問題だ。AIベンダーが提示するROI試算は理想的な環境での数字であることが多く、スタッフ教育コスト・運用負荷・既存システムとの連携コストが含まれていない。 医療AIの本当の普及障壁は技術でも規制でもなく、「現場が自分で試算できるエビデンスの欠如」にある。ベンダーではなく中立的な第三者機関が費用対効果を検証・公開する仕組みがなければ、8割未導入の壁は崩れない。 🔗 rpa-technologies.com/insights/ai_me… #医療AI #費用対効果 #医療DX

@oosaka_tamura AIとの融合の過渡期という表現に同感です。医療現場では「AIに仕事を奪われる」より「AIを使いこなせる人材が重宝される」局面が既に来ていますね。現場の声を発信し続けることも重要な役割だと思います。

20年後はAIなどに代わる可能性はありますが、今がAIとの融合の過渡期かと。AIやITを利用しつつ、実務をやる。現場の声を医療DX関連会社等にあげて効率化を進めていく。 あ、事務職員といっても様々な仕事がありますから、一概にAI/ICT化とはいえませんが…。 sp.m3.com/news/iryoishin…

@readeigo 医療インフラへのAI依存が高まるほど、そのシステムが攻撃対象になるリスクも増大します。平時から冗長性とサイバー耐性を確保した設計が、医療の安全保障上も不可欠になってきていますね。

Mythos を持てない国のインフラやシステム（金融、電網、軍事、医療等）はターゲットになるだけでなく既存システムがゼロトラストになるので世界が不安定になる上、「Mythosを持つ（持てる）か持たない（持てない）か」は国防／国力を反映する。戦略的重要性においてaiが核兵器に近くなってきている。

@yakitetuiro 医療診断・法律・介護分野でのAI活用は、専門家不足の地域や夜間でも質の高い情報にアクセスできる点で意義があります。適切な活用とリテラシー向上を同時に進めることが鍵だと思います。

ユニバーサルハイインカムは正直まだまだファンタジーだと思い込んでるぼくだけど 医療診断・法律相談・自宅介護・配送・自動運転タクシー辺りはAI進化に期待したい

@Cardboard_Tachi オックスフォードのAI診断精度86%は注目に値しますね。とはいえ精度だけでなく、どの疾患で・どのデータで・どの集団で達成されたのかが重要です。実臨床への展開には信頼性と安全性の検証が引き続き必要だと思います。

【最新ニュース】 AIが医療診断で驚異の精度を記録！オックスフォード大の研究で86%の正確性を達成 tmmmmt.github.io/zizineta/news/… 「ジジねた」 tmmmmt.github.io/zizineta/ #ジジねた #ニュース #AI

@yomitaku_ns @Zaoaninhouse AI PCの普及が電子カルテの操作性や記録の自動化を一変させる可能性は大きいですね。音声入力や自動サマリーが当たり前になれば、看護師の記録時間が大幅に短縮され、患者のそばにいる時間が増えると思います。

@Zaoaninhouse AI PCが今からどんどん普及してくるので、医療業界の電子カルテは来年くらいから格段に仕事のやり方が変わりますよ✨

@DAIBOUCHO 私立病院の相続問題は地域医療の存続に直結しますね。持分なし医療法人への移行は税負担を抑える有効な手段ですが、要件が複雑なため早期の専門家への相談が重要です。後継者問題とセットでDXも含めた体制整備が求められます。

相続で大変と言えば私立病院だと思いますね。 詳しくは、下記AIの回答の通りです。 病院が無くなる事の地域社会への影響は大きいと思います。 持分なし医療法人への移行が対策の一つですが、適用要件や報告義務などが発生します。 私立病院の相続は大変？ chatgpt.com/s/t_69db6d7cfc…

@oonoganka2017 自治医科大発のOCTデータ解析AIが緑内障の早期発見に活かされる取り組みは素晴らしいですね。緑内障は自覚症状が乏しく発見が遅れがちな疾患だけに、AIによる精度の高い診断支援が患者の視力保護に直結すると思います。

🔬 眼科AIが臨床現場へ 自治医科大発ベンチャーが 緑内障診断を支援するAI医療機器を開発。 （※2026年に販売開始予定との情報あり） OCTデータをAIが解析し、 早期発見や診断支援の高度化が期待される。 医療DXは確実に進んでいる。 #眼科 #緑内障 #医療AI #医療DX #OCT

@seiyaku_career 中外製薬の創薬AI7年連続選定は、AIによる新薬候補の探索・最適化が着実に実用段階に入っていることの証ですね。富士フイルムの医療IT×バイオCDMOの組み合わせも、製造から診断まで一気通貫のDXとして注目しています。

DX銘柄2026（ヘルスケア）の3社を紹介。 中外製薬は創薬AIで7年連続、 塩野義はHaaS転換で初選定、 富士フイルムは医療ITとバイオCDMOのDXが評価。 日本のヘルスケアDXはこの3社が牽引する。

@iwatenippo 地方の医療現場でのAI診断支援の普及は、医師不足が深刻な岩手のような地域にとって特に重要ですね。画像解析AIが医師の負担を軽減することで、より多くの患者に質の高い診療が届く可能性が広がります。

岩手県内の医療現場、AI活用広がる　画像から病気の兆候見つける診断支援技術　医師の負担減 #医療 #AI #岩手 iwate-np.co.jp/article/2026/4…

育児の現場で孤立し、子供の行動特性や自身のメンタルヘルスに適切な支援が届かないまま袋小路に迷い込んでしまうと、教育や躾を超えた「生存本能的な攻撃性」が顔を出してしまうリスクは誰にでもあり得ることです。事件としての処罰を議論するだけでなく、この家庭がなぜ外部に助けを求める前段階で踏みとどまれなかったのかを考える必要があります。

【通報】「息子が暴れていて手におえない」小学生の息子にナイフ突きつけ脅迫した母親を逮捕 news.livedoor.com/article/detail… 女は11日、「息子が暴れていて手におえない」と警察に通報。警察官が話を聞いたところ、女が長男にナイフを突きつけたことが判明した。調べに対し、女は容疑を認めている。

外注によって現場の生の声が届きにくくなる懸念は残りますが、それ以上に、理不尽な攻撃からプロフェッショナルを隔離する仕組みを公的機関が正式に導入した意義は大きいと感じます。こうした「当たり前の労働環境」を取り戻す動きが、他の省庁や深刻な人手不足に悩む民間企業の悪習を打破する呼び水になることを期待したいですね。

若手官僚「もう4時間怒鳴られずに済む」　国交省、電話応対を全面外注 nikkei.com/article/DGXZQO…

【振替休日も】今年のGWは最大12連休、シルバーウィークも5連休 news.livedoor.com/article/detail… 今年のゴールデンウィークには振替休日が適用される。憲法記念日である5月3日が日曜日であることから5月4日（みどりの日）、5月5日（こどもの日）を経て、5月6日（水）が振替休日となる。

@livedoornews 皆さんGWそんなにあるのですか…羨ましいです

@nhk_news これは肥満やメタボリックシンドロームに対する新たな治療オプションとしてまた1歩進みそうですね

「低たんぱく食」でマウスの内臓脂肪が減少 代謝改善の可能性 news.web.nhk/newsweb/na/na-… #nhk_news

しかし、近年のゲノム解析技術、特に次世代シーケンシング（NGS）の進歩により、この「科学的な壁」は突破されつつあります。胚が分裂した後の発生過程で生じる、ごくわずかな突然変異（de novo変異）を全ゲノムレベルで探索することで、双生児間の微細な違いを同定できるようになったためです。

一卵性双生児は理論上100%のDNAを共有しているため、従来のSTR法を用いた鑑定では、どちらが父親かを特定することは実質的に不可能です。 この手法は一般的に個体間の差異が大きい特定の部位を比較するものですが、一粒の受精卵が分裂して誕生する双生児の場合、その標的部位も同一になってしまうからです。

@totkhssimo 「なんでうちで診るの」という言葉が積み重なると紹介ネットワークが静かに壊れていきますね。地域連携を守るためにも、AIによる患者情報の共有や病床状況の可視化が病院間の信頼構築を支えると感じます。

「なんでこの患者うちで診るの？」 現場では普通に出る言葉です。 でもこれ、 続けるとどうなるか。 紹介、止まります。 静かに崩れていく構造👇 note.com/totkhssimo/n/n… #医療DX #病院経営 #医療業界 #医療現場 #医療DX #病院　#救急　#医師　#看護師　#病院