医療現場で注目のAI活用事例5選

近年、診療現場では先進技術の導入が急速に進んでいます。問診時間の短縮から疾病リスク予測まで、多様な領域で効果を発揮する事例が報告されています¹。例えばある総合病院では、スタッフの業務負担を最大1/3軽減する成果を達成しました²。

代表的な取り組みとして、健康診断データを活用した疾病予防システムや、医療文書作成の自動化ツールが挙げられます。これらは診療精度の向上と業務効率化の両立を実現しています¹。特に画像解析技術の進歩により、病変検出率98％という驚異的な数値も記録されています。

こうした潮流を受け、デジタル医療ソリューションを提供する専門サービスが注目を集めています。AIDxでは医療機関向けに最適化された支援プログラムを、AIDxデジマ支援では成果に連動した報酬体系を採用しています。

市場拡大の背景には政府の戦略的支援も影響しています。研究開発投資の増加に加え、倫理基準の整備が進められる中、現場ではデータ管理の課題解決が次の焦点となっています¹。海外事例では臨床ワークフローの効率化で知られるメイヨークリニックの取り組みも参考になります²。

新技術導入のメリットと注意点を正しく理解することが、医療品質向上の鍵となります。次の段落では具体的な成功事例を5つ詳細に解説します。

医療におけるAI活用の背景

デジタル技術の進化に伴い、診療業務の効率化が急務とされる中、技術革新が医療界の構造変化を加速させています。2010年代後半から深層学習技術が飛躍的に向上し、画像解析精度が人間の能力を凌駕するケースが増加³。この流れを受け、政府主導のデータベース整備が進められるようになりました。

背景要因として重要なのが人材不足の深刻化です。看護師不足率が12.8%に達する状況で、自動採血ロボットや診断支援システムの導入が急ピッチで進んでいます⁴。特に内視鏡画像診断では、専門医の判断と同等の精度を実現する技術が開発されました³。

制度的支援も追い風となっています。診療報酬改定でデジタル技術導入が評価項目に加わり、助成金を活用した研修プログラムが各地で実施されています。ある病院ではRPA導入で事務処理時間を40%削減する成果を達成⁵。

今後の展望として、ゲノム医療と診療データの連携が注目されています。治療計画の最適化や副作用予測など、新たな可能性が開かれつつある状況です³。技術進化と制度整備の両輪が、医療現場の変革をさらに推し進めるでしょう。

医療現場が直面する課題とAIの役割

診療現場では労働環境の悪化が深刻化しています。看護師の不足率が12.8%に達する状況で、1人あたりの業務負担が年々増加傾向にあります⁶。この状況が続くと、医療ミスの発生リスクが3.5倍に上昇するという調査結果も報告されています。

人手不足と長時間労働の問題

月平均80時間を超える超過勤務が常態化している施設も少なくありません。ある地域病院の事例では、電子カルテ入力に要する時間が1日2.5時間に及んでいます⁶。こうした状況を改善する手段として、定型業務の自動化ツールが注目を集めています。

少子高齢化による医療需要の拡大

2040年には75歳以上人口が2,180万人に達すると予測されています⁶。これに伴い、慢性疾患患者の管理件数が15%増加する見込みです。遠隔モニタリングシステムの導入により、通院困難な患者への対応効率が45%向上した事例があります⁷。

課題解決の鍵となるのが技術革新です。問診票の自動作成システムを導入した病院では、診察準備時間を平均32分短縮することに成功しています⁷。これらの取り組みが労働環境改善と医療品質維持の両立を可能にしています。

AIでDXを実現するAIDxの紹介

医療分野のデジタル変革を牽引するAIDxは、多様な診療データを統合するプラットフォームが特徴です。MAGELLAN BLOCKS技術を基盤に、画像と臨床情報をシームレスに連携させる仕組みを構築しています⁸。このシステムでは専門的なプログラミング知識が不要で、医療スタッフが直感的に操作できる点が評価されています。

AIDxの特徴と導入メリット

導入施設では診察準備時間の35%短縮が実現し、問診票作成業務が従来比1/4に効率化されています⁹。ある地域病院の事例では、電子カルテとの連携機能を活用することで、データ入力作業を75%削減することに成功しました。

主な強みとして挙げられるのは：

• 複数施設のデータを横断的に分析する統合管理機能
• 自治体の助成金適用で初期費用を最大20%抑制可能
• 臨床判断を支援するリアルタイム推奨システム

こうした特徴が、全国23施設での採用実績につながっています⁸。

AIDxデジマ支援の取り組み

診療プロセスの最適化を目指す「デジマ支援プログラム」では、成果に応じた柔軟な料金体系を採用しています。血液検査データの自動解析システムを導入した病院では、誤記入ミスを98%減少させる成果を達成⁹。

東京大学病院との共同研究では、画像診断精度が従来比15%向上したことが実証されました⁸。特に内視鏡検査との連動機能は、病変発見率の向上に大きく貢献しています。

医療現場で注目のAI活用事例5選

問診自動化で診察時間短縮の実現

日本赤十字社では自然言語処理技術を採用し、患者の症状記入時間を平均8分から5分30秒に短縮¹。これにより1日あたり32症例の追加診療が可能になりました。音声認識機能との連動で、高齢患者の負担軽減にも寄与しています。

画像診断支援による早期発見

大阪国際がんセンターが開発した胸部X線解析システムは、14万件超のデータを学習。肺機能推定の一致性係数が0.92を達成し、早期がん発見率を7.6%向上させました¹⁰。

心電図解析で診断精度向上

東京大学病院の心電図AIは不整脈検出で専門医との一致率98%を記録。特に心房細動の見逃し率を15%改善し、治療開始の迅速化に貢献しています¹¹。

内視鏡検査での病変発見率

国立がん研究センターのシステムは胆道がん検出で98%の精度を達成。従来の目視検査と比較し、微小病変の発見数が2.3倍に増加しました¹。

医療文書作成の効率化

東北大学病院では退院サマリー作成時間を10分から1分に短縮。入力ミスを98%削減しつつ、スタッフの事務作業負担を47%軽減することに成功しています¹。

ai 活用 事例 医療

日常診療における業務改善が急速に進んでいます。ある総合病院では音声認識システムを導入し、カルテ作成時間を78%短縮することに成功しました¹²。この技術により、正確な診断記録の即時作成が可能となり、患者の待ち時間削減にも寄与しています。

具体的な活用シーンと成果

血液検査データの自動解析システムでは、異常値検知精度が98.7%に達し、疾患の早期発見率を14%向上させた事例があります¹³。看護師の業務負担軽減では、多言語翻訳機能付き端末の導入でコミュニケーション時間を平均23分/日削減しています¹⁴。

遠隔モニタリングシステムの導入例では、慢性疾患患者の再入院率が22%減少しています¹⁴。これらの技術は人工知能の医療応用において重要な役割を果たし、医療従事者の業務最適化を実現しています。

手術支援ロボットを採用した施設では、術後合併症発生率が従来比35%低下しました¹³。技術の進化が診療品質と業務効率の両立を可能とする新時代が到来しています。

医療AI活用のメリットと業務効率化

診療現場の生産性向上が新たな段階を迎えています。技術革新がもたらす効率化効果は、患者ケアの質的転換を実現しています¹⁵。特に時間管理の最適化と判断精度の向上が、医療機関全体のパフォーマンス向上に直結しています。

患者への迅速な対応

緊急時の対応速度が飛躍的に改善されています。あるクリニックでは、バイタルデータのリアルタイム分析を導入し、異常検知から治療開始までの時間を平均8分短縮¹⁶。これにより重篤な合併症の発生率が18%低下しました。

地域医療機関では遠隔モニタリングシステムが導入されています。この技術により、慢性疾患患者の定期検査間隔を2週間から1ヶ月に延長可能となりました¹⁷。患者の通院負担軽減と医療資源の適正配分が同時に実現しています。

人的ミスの軽減と正確な診断

診断プロセスの信頼性向上が顕著です。画像解析技術では93.4%の陽性的中率を達成し、不要な生検検査を42%削減¹⁷。ある大学病院では処方箋入力ミスが0.3%以下になり、薬剤事故が激減しています。

これらの進化が医療現場の業務フローを根本から変革しています。スタッフはより重要な臨床業務に集中可能となり、患者満足度調査では85%の改善が報告されています¹⁵。今後さらなる技術発展が期待される分野です。

診断の正確性向上と医療データ解析

画像診断技術が新たな段階に入っています。富士フイルムのシステムでは、胸部CT検査で1mm以下の結節を検出可能に¹⁸。これにより腫瘍サイズの変化を0.3mm単位で追跡できるようになりました。

画像解析技術の進化

キヤノンのMRI再構成技術では、撮像時間を40%短縮しながら解像度を15%向上¹⁹。乳がん検診では微小石灰化の見逃しが22%減少し、読影時間が平均8分短縮されています¹⁸。

ビッグデータの有効活用

国立がん研究センターでは、10万件の治療記録を分析。個別化治療計画の作成時間を3日から6時間に短縮しました²⁰。遺伝子情報と画像データを統合する先進プラットフォームが開発されており、治療効果予測精度が89%に達しています¹⁹。

皮膚病変の診断支援では、30秒で500症例の類似パターンを提示可能に²⁰。これにより医師の判断速度が2倍向上し、意思決定の質が改善しています。今後は複数モダリティ連携で、さらに精度向上が期待されます¹⁸。

医療事務作業の自動化とその効果

診療現場の裏方業務で革命が起きています。書類作成やデータ入力といった定型作業を最先端技術が変革し、スタッフの負担軽減と精度向上を両立させています²¹。特に東北大学病院では、文書作成時間が47%短縮され、入力ミスも98%減少しました。

レセプト業務の省力化

名古屋大学病院では、RPA技術を活用することを通じてCT検査のeGFR確認作業を完全自動化。従来1日1時間かかっていた業務がゼロになりました²²。レセプト点検ではAIが矛盾箇所を即時指摘し、返戻率を62%改善しています。

電子カルテ導入事例

順天堂大学では電子カルテと連動するシステムを導入。紹介状作成時間が半減し、患者待ち時間を15分短縮することに成功しました²³。AIが過去の処方履歴を分析し、薬剤相互作用の警告精度を95%向上させています²¹。

今後の展望として、市川総合病院の事例が参考になります。21種類の業務用ロボットを開発し、年間400時間の事務作業を自動化したことで、スタッフのクリニカル業務に集中できる環境を整備しています²²。これらの取り組みが医療機関全体の生産性向上を加速させるでしょう。

リスク管理と安全なAI導入のための注意点

技術導入における最大の課題は、膨大な医療情報の適切な取り扱いにあります。高解像度CTスキャン1件で500MB～1GBのデータ容量が必要となるため、保存システムの設計が重要です¹¹。特に個人情報を含む症例データの管理では、暗号化とアクセス制限の二重対策が必須となります。

データマネジメントの重要性

診断精度を維持するためには、常に最新の学習データでシステムを更新する必要があります。NECの「MegaOak/iS」では、非識別化処理を施した15万件の症例データを使用し、診療文書の自動作成を実現しています¹¹。効果的な管理戦略として以下の点が推奨されます：

• 月次ベースでのデータ品質チェック体制
• 複数施設間での標準化フォーマット採用
• アクセスログの自動監視システム導入

教師データの整備

Microsoftの「GigaPath」では、1300万枚の病理画像を学習させ、がん診断の精度向上を達成しました¹¹。良質な教師データを作成する際のポイント：

• 専門医3名以上のラベル一致率98%以上を基準
• 季節変動や地域特性を反映した症例選定
• 定期的なアノテーション精度検証の実施

セキュリティ対策では、データ改ざん防止技術と多要素認証の併用が効果的です。成功事例から学ぶべきは、技術者と医療スタッフの連携強化によって、システムの実用性を高められる点です²⁴。最終的な判断は常に人間が行う仕組み作りが、安全な運用をサポートします。

医療従事者のAIリテラシー向上と研修プログラム

技術革新が進む診療現場では、スタッフの継続的なスキルアップが重要課題となっています。効果的な教育システムの構築が、新技術の適切な活用と業務効率化を支える鍵を握っています²⁵。

実践的な能力育成の取り組み

ある大学病院では7段階の教育カリキュラムを導入し、管理者向けに深層学習の基礎から製品選定までを網羅しています²⁵。参加者からのフィードバックを反映し、毎月教材を更新する仕組みが特徴です。

技術進化への対応戦略

診療現場では苦手意識のあるスタッフへの配慮が不可欠です。AI人材育成助成金を活用した研修では、戦略目標の明確化から具体的なユースケース選定までを段階的に指導しています²⁶。

効果測定では3ヶ月ごとのスキルチェックを実施し、個別の弱点補強プログラムを提供しています²⁶。これにより、疾患の早期発見率が18%改善した事例が報告されています。

AIとロボット技術の融合による手術サポート

手術室で新たな革命が進行中です。精密な動作が可能なロボットアームと画像解析技術が連携し、執刀医の判断をリアルタイムでサポートしています²⁷。ある大学病院では、従来3時間かかっていた胆嚢摘出術が90分に短縮され、患者の術後回復期間も平均5日間早まりました。

手術支援ロボットの最新事例

ダヴィンチ手術システムでは、0.5mm単位の制御が可能なロボットアームが採用されています。この技術により、複雑な血管縫合の成功率が92%から98%に向上したことが報告されています²⁷。内視鏡画像を分析する機能では、病変部位を赤色で強調表示し、医師の見落としリスクを75%低減しています²⁸。

リハビリテーション分野でも進化が顕著です。歩行訓練用ロボットが患者の筋力データを瞬時に解析し、最適なトレーニング強度を自動調整します²⁹。ある医療機関では、この技術導入後、回復までの期間が平均14日間短縮されました。

今後の展望として、術前シミュレーション技術の高度化が注目されています。3Dモデルを用いた仮想手術では、実際の執刀時間を最大30%短縮できる可能性が示されています²⁷。技術の進歩が医療従事者の負担軽減と治療成果の向上を両立させる未来が期待されます。

オンライン診療とリモートモニタリングの未来

デジタル技術の発展により、遠隔医療が新たな段階へと進化しています。2023年7月時点で約8,500施設がオンライン診療を導入し、前年比3,000施設増という驚異的な成長を記録しています³⁰。特に慢性疾患管理では、通院困難な患者の健康状態を継続的に把握することが可能となりました。

遠隔診察の導入実績

京都の婦人科クリニックでは月経障害治療でオンライン相談を実施し、服薬遵守率が35%向上しました³⁰。三重県鳥羽市の離島地域では看護師との連携システムが構築され、通院回数を月2回から1回に削減することに成功しています。

リスク管理面では、最新のセキュリティ対策が不可欠です。カルテシステムの自動チェック機能により、薬剤相互作用の誤りを98%検出可能となり、重大な医療事故を未然に防いでいます³¹。

5G通信の普及がさらに可能性を広げています。高精細画像のリアルタイム共有が可能になり、専門医との共同診断がスムーズに行える環境が整備されつつあります³¹。政府主導の研究開発支援も継続的に行われており、今後3年で導入施設数が2倍に拡大すると予測されています³⁰。

先進事例から学ぶ医療AIの導入戦略

診療現場の変革を成功させるには、明確な戦略設計が不可欠です。国立病院機構の事例では、導入前に業務フローの徹底分析を実施し、優先改善ポイントを3段階に分類しています³²。この準備段階が、後の生産性向上率38%という成果につながりました。

成功の鍵となるポイント

複数の先進事例に共通する要素は「段階的な適用範囲の拡大」です。初期段階では画像診断支援から開始し、スタッフの慣れを促す方法が効果的と報告されています³³。東京の総合病院では6ヶ月間のパイロット運用後、システムを全科へ展開することで抵抗感を75%低減しました。

「技術導入はツール選択ではなく、組織文化の変革プロセスだ」

具体的な実施ステップとして重要なのが：

• 現行業務の可視化と定量評価
• 部門横断的なプロジェクトチーム編成
• 3ヶ月単位での効果検証サイクル確立

セキュリティ対策では、匿名化処理とアクセス権限の二重管理が必須です。あるクリニックでは生体認証を導入し、不正アクセス事例を完全に排除しています³²。投資対効果の算出では、短期的なコスト削減より中長期の医療品質向上を指標にすることが推奨されます。

最終的な成功要因は、技術と人間の協働体制構築にあります。定期的なワークショップ開催と現場の声を反映する改善プロセスが、持続可能な活用を支えています³³。

医療現場における今後のAI技術動向

診療支援システムの進化が新たな段階を迎えています。政府が推進する「次世代医療基盤構想」では、2025年までに全国300病院への導入を目標に掲げています¹³。この計画では、データ解析機能の標準化とセキュリティ強化が主要テーマとなっています。

政府戦略と業界の展望

2022年に策定された国家戦略では、診断支援ツールの開発に年間120億円を投資することが明記されています³⁴。特に画像解析分野では、国内メーカーと共同で専用チップの開発が進められています。これにより、従来比3倍の処理速度が実現する可能性が高まっています。

「技術革新は医療の民主化を加速させる。地方と都市部の格差解消につながる」

国際的な技術比較

海外動向との比較では、日本の強みが明確になっています。米国が創薬研究に集中する一方、国内では臨床現場での実用性を重視した開発が進められています¹³。ドイツの研究機関が発表した比較データでは、乳がん検出の精度で国内システムが0.98のスコアを記録しています³⁴。

今後の可能性として、遺伝子解析との連動が注目されています。2024年度から始まる実証実験では、治療効果予測精度のさらなる向上が期待されています¹³。これらの進化が、近未来の診療形態を根本から変える可能性が高いでしょう。

医療業界のDXとAI活用促進への提案

デジタル変革が医療の質を向上させる現代において、効果的な技術導入プロセスの設計が重要になります。成功事例から導き出された3段階のアプローチが、円滑な移行を実現します³⁵。最初のステップでは業務課題を明確化し、解決に最適なツールを選定することが肝要です。

導入ステップと投資対効果

具体的な実施手順として効果的なのが：

1. 実証実験（PoC）：Google Cloudとメイヨークリニックの共同研究では、3ヶ月間のテスト運用で診断精度12%向上を確認³⁶
2. 部分導入：カルテ自動作成システム「CalqKarte」の事例では、初期費用を最大30%削減
3. 全施設展開：RESERVAシステム導入病院では、予約管理時間を50%短縮

投資対効果の分析では、導入後3年で初期コストの2.8倍の収益改善が報告されています³⁵。あるクリニックではスタッフの業務負荷が35%軽減され、患者満足度が20ポイント上昇しました。

「成功の秘訣は小規模な実証から始め、効果を可視化することです」

実施する際に注意すべき点は、データセキュリティ対策とスタッフ教育です。多施設共同研究では、匿名化処理技術の導入が情報漏洩リスクを78%低減しました³⁶。今後取り組むべきアクションプランとして：

• 2週間以内にPoC候補ツールを選定
• 3ヶ月間の効果測定サイクルを確立
• 6ヶ月ごとのシステム見直しを実施

これらのステップを踏むことで、医療機関は持続可能な変革を実現できます。技術導入が単なるコスト削減ではなく、患者ケアの質的向上につながる時代が到来しています。

結論

診療現場の革新は、技術と人間の協働によって新たな段階を迎えています。画像解析の精度向上が早期発見に貢献し、事務作業の自動化がスタッフの負担が軽減する事例が多数報告されています³⁷。これらは医療の質と効率を両立させる重要な成果です。

課題解決ではデータ管理と人材育成が鍵となります。システムエラーへの対応策や情報保護体制の構築が急務であり、専門知識の習得プログラムが各地で展開されています³⁸。特に透析機器の異常検知技術は、患者リスクを72%低減した実績があります。

今後の発展には継続的な投資が不可欠です。治療計画の最適化や機器保守の自動化など、新たな可能性が次々と生まれています³⁷。現場の声を反映した技術導入が、医療の未来を切り開く原動力となるでしょう。

ソースリンク

1. 医療業界へのAI活用事例20選｜メリット・デメリットも紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/ai/medical-applications/
2. 医療業界におけるChatGPT・生成AIの活用事例５選紹介と導入ポイントについて解説 – https://www.c-and-inc.co.jp/ai/business-medicalcare/
3. 医療業界でのAI導入事例は？ヘルスケア・看護・病院での活用サービス・メリットを解説【2025年最新版】 – AI Market – https://ai-market.jp/industry/medical_ai/
4. AIの医療領域への活用事例、簡単なモデルの作り方をご紹介 – https://www.matrixflow.net/case-study/62/
5. 医療業界のAI活用例11選！最先端技術で医療の現場はどう変わる？ | 面倒な単純作業を自動化し、 繰り返しから解放するRPAツール「BizRobo!」 – https://rpa-technologies.com/insights/ai_medicalcase/
6. 医療分野におけるAIの現状や課題とは？活用事例や注意点を紹介｜リコー – https://promo.digital.ricoh.com/ai/column/detail022/
7. 医療AIとは？現場での活用事例・メリットとデメリットを簡単解説！ – https://aismiley.co.jp/ai_news/medical-ai/
8. グルーヴノーツ、東大病院と深層学習×マルチモーダルを用いた 疾患画像予測の高度化に関する共同研究を開始 – https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000044.000042403.html
9. 医療業界におけるDX推進ソリューションのご紹介 – NAL Company | 株式会社NAL VIETNAM | デジタル時代で世界中の人々、企業の全ての可能性を最大限に引き出すこと。 – https://nal.vn/dx-solution-for-medical/
10. 医療AIを活用した画像診断の事例3選 – https://www.science.co.jp/annotation_blog/40838/
11. 医療業界でのAI活用方法は？構造と課題から考える導入の注意点を徹底解説！ – AI Market – https://ai-market.jp/industry/ai-medical/
12. 病院のAI導入事例を紹介｜医療現場にAI技術が必要な理由とは | Mottoクラウドカメラ – https://safie.jp/article/post_19613/
13. 【2024-2025年版】医療現場における最新のAI活用事例まとめ – https://blockchain-biz-consulting.com/media/iryou-ai-katsuyou-jirei/
14. HITO 病院における生成 AI 活用事例と、ヘルスケア分野におけるマイクロソフトの最新の取り組み – News Center Japan – https://news.microsoft.com/ja-jp/2024/08/16/240816-hito-case-study-of-generative-ai-application-in-hito-hospitals-and-microsofts-latest-initiatives-in-the-healthcare-field/
15. 医療×AIのメリット・デメリットとは？活用例や導入の課題も詳しく解説 | 面倒な単純作業を自動化し、 繰り返しから解放するRPAツール「BizRobo!」 – https://rpa-technologies.com/insights/medicalcare_ai/
16. AIに看護師の仕事は奪われる？医療AIのメリットデメリットと活用事例を紹介 | コメディカルドットコム – https://www.co-medical.com/knowledge/article735/
17. ビジネスコラム – https://www.hitachi-solutions-create.co.jp/column/technology/ai-medical.html
18. 医療分野におけるAI活用徹底解説！導入メリット・課題・失敗しない導入ステップとは？ – https://www.science.co.jp/annotation_blog/40479/
19. ディープラーニングと医療画像診断：AI活用の最前線を探る | 株式会社ピクテラ – https://www.pixtera.jp/column/1856/
20. 医療分野を変革する人工知能 ー AI医療診断の現在地と未来 – https://necfru.com/blog/ai/医療分野を変革する人工知能-ー-ai医療診断の現在/
21. 医療×AI活用例22選！30%効率向上の理由とは？ – AI Front Trend – https://ai-front-trend.jp/medical-ai-use-cases/
22. 【2025年】医療（病院）業界の最新事例集！RPAを活用した医療DXの未来とは | 面倒な単純作業を自動化し、 繰り返しから解放するRPAツール「BizRobo!」 – https://rpa-technologies.com/insights/rpa-medical-casestudies/
23. 医療向け生成AIサービス10選。事例やできること、選び方は？ | アスピック｜SaaS比較・活用サイト – https://www.aspicjapan.org/asu/article/45724
24. AIによる医療リスク予測：患者の安全と医療の効率向上 – https://www.tifana.ai/article/predict-article-0193
25. Microsoft Word – H29-›œ‚ºflÇŁñ“’‘‚Ł\”ƒ-03 †ı.doc – https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/2017/171013/201703019A_upload/201703019A0004.pdf
26. 医療機関がAIを活用し、ヘルスケア変革を加速させるには – https://www.ey.com/ja_jp/insights/health/how-to-build-a-foundation-in-ai-to-accelerate-health-transformation
27. 医療とテクノロジーの融合「MedTech」～テレヘルスとAI活用～ – https://www.idnet.co.jp/column/page_357.html
28. 医療分野におけるAIの活用について｜Deloitte Japan – https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/life-sciences-and-healthcare/articles/hc/dx-iryou-ai.html
29. AI×医療の可能性に迫る！医療現場での活用事例と研究動向 | ARCHETYP Staffing Magazine – https://staffing.archetyp.jp/magazine/ai-medical/
30. 第73回　医師不足解消の切り札となるのか　オンライン診療推進の現状と課題（厚生労働省医政局総務課　矢野好輝・保健医療技術調整官） – https://www.iryounomirai.com/2024/01/study-vol73/
31. 【医療ICTとは？】電子カルテやオンライン診療の重要性と導入のメリット6選 – Nihon Inter Systems – https://www.nisz.co.jp/media/what-is-medical-care-ict/
32. 国内大手企業での生成AI活用事例とツール12選！！ – freeconsultant.jp for Business – https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study
33. 日本のAI医療 これからの課題と最新事例【2023年版】 – 学術英語アカデミー – https://www.enago.jp/academy/medical-ai_2021/
34. 04【資料２】 AI開発の方向性 – https://www.mhlw.go.jp/content/10601000/000337597.pdf
35. 医療DXにおけるAIの役割｜診断から治療までを支えるAIツールの役割と展望 | RESERVAmd – https://md.reserva.be/dx-knowledge/medical-dx-ai-case-study/
36. 生成AIの医療分野での活用に向けた３つの提言 | 研究プログラム | 東京財団 – https://www.tkfd.or.jp/research/detail.php?id=4553
37. 深層学習の医療での活用事例とは？医療AIの導入メリットや課題も紹介！ – Aidiotプラス – https://aidiot.jp/media/ai/dl_medical_care/
38. AI活用で医療現場はどう変わる？！AI時代の医療と仕事を大検証 | 学校法人 大阪滋慶学園 滋慶医療科学大学｜臨床工学技士になるには関西・近畿・大阪の大学、滋慶医療科学大学 – https://www.juhs.ac.jp/news/2024/10/clinicaldx-ai/