病院AI導入事例5選 医療現場の変革

近年、診療業務の効率化と医療品質向上を実現する技術革新が急速に進んでいます。電子カルテの分析による看護記録自動作成システムが職員の作業時間を30%削減した事例や、問診時間短縮に貢献する対話型システムの導入効果が注目を集めています¹。

診断支援分野では胆道がん判定精度93.4%を達成した画像解析技術や、生活習慣病予測に特化したアルゴリズムが臨床現場で活用されています²。これらの取り組みは、医療従事者の負担軽減と診断精度向上の両立を可能にしています。

文書作成業務では、退院時要約の作成時間を90%短縮したクラウド型ソリューションが導入され、年間540時間の業務効率化を実現した医療機関も存在します³。こうした進化は、先進的な医療支援ツールの開発によって支えられています。

治療計画の最適化では、前立腺がんの再発予測精度を10%向上させた多様性データ解析技術が注目を集めています。手術支援システムでは臓器認識精度が15%向上し、医療安全の向上に寄与しています。

業務改革を目指す医療機関では、クラウド基盤を活用した情報検索システムの導入が進行中です。過去データへの即時アクセスにより、診療判断のスピードと精度が飛躍的に向上しています¹。

はじめに：医療現場におけるAI活用の背景

医療現場では深刻な人材不足が続き、1人の医師が1日100件以上の診療記録を処理する状況も珍しくありません。こうした過重労働の解決策として、デジタル技術の活用が急速に進んでいます⁴。

労働環境の改善と地域格差解消

調査では医師の71%が「AIによる業務負担軽減を期待」と回答しています⁵。実際に音声入力で診療記録を作成するシステムや、問診データを自動分析するツールが導入され、時間短縮効果を生んでいます。

都市部と地方の医療格差解消では、遠隔診療システムの導入が効果を発揮しています。ある地方病院ではAIを活用した画像診断支援により、専門医不在時の対応精度が40%向上しました⁵。

AIDxの取り組みでは、電子カルテと連動した予測アルゴリズムが検査項目の見落としを75%削減。医療従事者の意思決定を支援する新たな枠組みを構築しています⁴。

病院 ai 導入 事例：成功事例で見る変革の実例

先進的な技術の実用化が診療プロセスを再定義しています。福岡和白病院では対話型システムを採用し、問診時間を平均8分から5分に短縮⁶。患者の症状をリアルタイム分析する機能が、初期診断の精度向上に貢献しています。

問診・診断支援ツールの活用

大阪国際がんセンターでは医師アバターを生成するシステムを導入。オンライン相談により対面診療時間を30%削減⁷。この取り組みはAIDxのプラットフォームと連動し、遠隔地からのアクセス改善にもつながっています。

業務効率化による時間短縮効果

東京都内クリニックでは健康診断データを分析する予測アルゴリズムを採用。生活習慣病リスクを6年前まで遡って推定⁷。これにより予防医療の推進が可能となり、治療費削減効果も報告されています。

ユビー症状検索エンジンの導入例では、1症例あたり5-10分の時間短縮が実現⁶。医療スタッフの負担軽減と共に、患者満足度の向上が確認されています。これらの成果は、デジタル統合プラットフォームの活用によって支えられています。

AIでDXを実現するための戦略とツール

デジタル変革を推進する医療機関では、業務プロセスの再設計が急務となっています。AIDxは診療データの自動分析からレポート作成までを統合管理し、年間4,559時間の業務時間削減を実現⁸。このプラットフォームは複雑な判断工程を80%自動化し、人的ミスの発生率を抑える効果があります。

AIDxの役割と導入メリット

従来の手作業が中心だった経理業務では、AIを活用した自動処理により123時間の時間短縮を達成⁸。電子カルテとの連携機能では、必要な情報を3秒以内に抽出可能。医療スタッフの心理的負担を軽減する設計が特徴です。

AIDxデジマ支援との連携

成果報酬型のデジタルマーケティング支援では、効果に応じた費用体系を採用。あるクリニックでは問診データの分析精度が92.2%に達し、初期対応のスピードが2.3倍向上⁹。

画像診断分野では2,296枚の処理を173分から45秒に短縮。専門医の負担軽減と共に、早期発見率の向上が確認されています⁹。これらの成果は、医療機関の持続的成長を支える基盤として注目されています。

医療業界におけるAI導入のメリット

診療現場の変革を支える技術的進歩が、医療品質と業務効率の両立を可能にしています。特に画像解析分野では、CTスキャンによる肺結節検出精度が98%に達し、従来手法と比べて見落とし率を98%削減¹⁰。これにより、専門医の判断を補完する新たな仕組みが確立されました。

診断精度の向上と早期発見の実現

内視鏡検査ではAIによるポリープ検出率が向上し、治療開始時期を平均3.2週間前倒し可能¹¹。ある医療機関では、予測アルゴリズムを活用することで、初期段階のがん発見率が従来比1.8倍に向上しています。

自然言語処理技術を活用したカルテ分析では、治療計画作成時間を72%短縮¹²。これによって、医師が患者と向き合う時間を確保しつつ、医療分野での技術応用が新たな段階に入っています。

事務作業自動化による負担軽減

請求業務の自動処理によって、月間40時間かかっていた作業を1時間に圧縮¹¹。あるクリニックでは、診療記録作成に要する時間を87%削減することに成功しました。

保険請求のエラー率を98%低減するシステム導入により、スタッフの20%が患者ケアに専念可能¹⁰。これらの成果は、医療従事者の心理的負担軽減と診療精度向上を両立させる好例と言えます。

AIが切り拓く医療診断の新時代

技術革新が診断プロセスに新たな地平を開いています。最新の画像解析システムでは0.1mm単位の病変検出が可能となり、従来の目視確認を超える精度を実現¹³。こうした進化は、医療スタッフの判断を補完し、早期治療の可能性を広げています。

画像診断の革新的進歩

内視鏡画像解析システム「EndoBRAIN」は、10万枚以上の学習データを基にリアルタイムで病変を特定¹³。ある施設では胃がんの発見率が1.7倍向上し、検査時間の短縮と併せて業務効率の改善に貢献しています。

• 眼底画像分析システム「IDx-DR」：糖尿病網膜症の判定精度98%を達成
• 心電図解析AI：異常波形の検出速度を従来比3倍に加速
• 3D再構成技術：手術計画の作成時間を75%削減¹⁴

会話型システムによる問診支援

対話型AIが患者の症状を詳細に分析し、適切な診療科を提案する事例が増加中です。GPT-4を活用したシステムでは、説明文作成時間を83%短縮¹⁴。これにより、従事者の負担軽減と患者理解の深化が両立されています。

「問診データの自動要約機能が診断精度向上に直結している」

音声認識を組み合わせたシステムでは、診察記録の作成時間を5分/件から瞬時に完了¹⁵。医療機関全体で年間2,300時間の業務効率化が可能となる計算です。これらの技術がもたらす可能性は、今後さらに拡大すると予測されています。

成功事例から学ぶ医療現場の変革プロセス

技術活用が医療業務の質的転換を促す具体例が明らかになってきました。ある総合病院では検査前準備業務の自動化により、従来1時間かかっていた作業を5分に短縮¹⁶。この変化は単なる効率化を超え、人的リソースの再配置という新たな可能性を開きました。

導入前後のプロセス比較

造影剤検査の事前チェック業務では、40件の処理に要する時間が98%削減¹⁶。医療従事者が専門業務に集中できる環境が整備され、年間160時間の人的リソースが創出されました。

具体的な実導入例の解説

姿勢推定技術を活用したリハビリ支援システムでは、治療計画作成時間を70%短縮¹⁷。あるクリニックでは夜間自動処理の導入で、1日2時間の業務余力を生み出しています。

「自動化によって生まれた時間を患者ケアに充てられるようになった」

アルツハイマー予測システムでは88%の判定精度を達成¹⁷。これらの取り組みは、医療における持続可能な運営モデルを構築する上で重要な示唆を与えています。

医療現場での効率化と負担軽減を実現する取り組み

業務改善を目指す医療機関では、デジタルツールの活用が新たな段階に入っています。自動化技術の進化によって、従来手作業で行っていた複雑な工程が効率化され、人的リソースの最適配分が可能になりました¹⁸。

自動化ツールの導入効果

シフト作成業務では、従来数日かかっていた工程が3分に短縮される事例が報告されています。ある総合病院では自動スケジューリングシステムの導入により、年間540時間の管理時間を削減¹⁹。これにより、スタッフが患者対応に充てる時間を確保できるようになりました。

音声認識を活用したカルテ作成ツールでは、記録時間が50%削減された事例があります¹⁸。さらに、予約管理システムと連動した問診プラットフォームでは、待ち時間を55%短縮できるようになりました。

NECの医療支援システムでは、診療情報の自動要約機能が導入されています。これにより、症例検討会の準備時間が80%削減され、医療チームの意思決定速度が向上¹⁹。これらの変化は、現場スタッフが本来の業務に集中できる環境整備につながっています。

診断精度向上を実現するAIシステムの導入事例

画像解析技術の進化が医療現場の判断精度を飛躍的に高めています。富士フイルムのCXR-AIDは胸部X線画像の異常を自動検出し、従来手法よりも23%高い精度を達成²⁰。特に微小病変の見落とし防止に効果を発揮しています。

内視鏡やCT検査における活用例

国立がん研究センターでは内視鏡画像解析システムを導入後、早期がん発見率が20%向上²⁰。1mm以下の病変を検出可能な技術が、治療開始時期の前倒しに貢献しています。実際に、進行がんの割合が15%減少したとの報告があります。

東京大学附属病院のCT診断では、従来比15%の精度向上が確認²⁰。複数施設のデータを学習したアルゴリズムが、症例の微妙な差異を識別できるようになりました。ある症例では、3年前の画像と比較して潜在リスクを発見しています。

EPIQ/Affiniti超音波装置では3Dデータ解析により、診断判断時間が40%短縮²¹。リアルタイム処理機能が、検査中の即時判断を可能にしています。これらの技術進歩は、早期治療選択の幅を広げる重要な役割を果たしています。

患者ケアの向上と迅速な治療への貢献

デジタル技術が治療現場の判断速度と精度を革新しています。あるクリニックでは、バイタルサインを24時間追跡するシステムを導入し、異常発生から対応までの時間を45分から3分に短縮²⁰。これにより、緊急時の対応精度が飛躍的に向上しました。

リアルタイムなモニタリングの実現

ウェアラブル端末と連動した健康管理アプリでは、心拍変動や活動量を自動分析。転倒リスクが高い患者の特定精度が40%向上し、予防措置の成功率が2.3倍に増加²⁰。この技術は特に高齢者施設で効果を発揮しています。

個別化対応による治療効果の強化

遺伝子情報と生活習慣を統合したアルゴリズムが、最適な治療計画を85%の精度で提案²⁰。ある病院ではこのシステムを活用し、糖尿病治療の効果を従来比1.5倍に向上させました。

栄養状態の自動記録システムでは、低リスク患者の特定精度が92%に到達²²。開発関係者は「個別の健康状態に応じた食事指導が可能になった」とコメントしています²²。

「リアルタイムデータが看護師の判断をサポートし、患者の状態変化を逃さなくなった」

医療ビッグデータとAIによる革新事例

膨大な医療情報の統合が新たな治療法開発の扉を開いています。OPTiM Doctor Eyeは眼底画像解析技術により、視神経乳頭陥凹の検出精度を82%向上させ、緑内障の早期発見率を1.7倍に高めました²³。この技術は5,000件以上の症例データを学習し、リアルタイム診断を可能にしています。

診療記録の統合と解析の進化

12施設の連携プロジェクトでは、電子カルテデータの統合管理により治療計画作成時間を60%短縮²³。異なる医療機関の情報を横断的に分析するシステムが、重複検査を45%削減しています。

精度向上への取り組み

メイヨークリニックでは慢性疾患患者のデータをAI解析し、再入院率を33%低下させました²⁴。遺伝子情報と生活習慣データを組み合わせたアルゴリズムが、個別化治療の実現に貢献しています。

英国NHSのプロジェクトでは、500万人分の健康データを分析し、心血管疾患の予測精度を28%向上²⁵。この技術は未診断のリスク要因を特定し、予防医療の新たな基準を確立しました。

「統合データベースが症例のパターン分析を可能にし、従来気付かなかった関連性を発見できる」

医療情報の共有基盤整備が進む中、創薬プロセスの効率化や希少疾患治療法の開発が加速しています。今後5年で、データ駆動型医療が標準となる時代が訪れるでしょう。

生成AIとロボット支援による手術サポートの最前線

外科医療の進化を支える技術が術中判断の精度を革新しています。東京大学が開発した手術ロボットは模倣学習により、熟練医の手技を93%再現²⁶。このシステムは0.1mm単位の操作を可能にし、複雑な血管縫合を自動化しています。

手術支援ロボットの現状と未来

Ethicon社の支援システムでは腹腔鏡手術時間が平均1.5時間短縮され、成功率が15%向上²⁶。AIがリアルタイムで出血量を予測し、最適な処置方法を提案する機能が特徴です。

遠隔手術では200km離れた施設間で胆嚢摘出術が成功²⁷。5G通信と連動したシステムが、臨床工学技士との連携事例で注目を集めています。

「AIが術中の危険予測を3段階で警告する機能が医療安全の新基準となった」

Canonの画像解析技術は術中に微小病変を検出し、切除範囲の最適化を支援²⁶。今後5年で、自律判断機能を備えた次世代型ロボットの実用化が期待されています。

医療現場でのAI導入の注意点とリスク管理

新技術の活用には慎重な検討が不可欠です。データ管理では患者情報の暗号化とアクセス制限が必須で、ある機関では多層防御システムの導入で情報漏洩リスクを98%低減²⁸。運用ルールの明確化がトラブル防止の鍵となります。

リスク最小化のための戦略

システム導入時は段階的なテスト運用が効果的です。AIDxの事例では3か月間のパイロット運用で23件の課題を特定し、本番導入後のエラー発生率を0.4%に抑制²⁹。継続的な監視体制の構築が持続的な改善を可能にします。

利用ルールと従業員教育の重要性

半年に1回の研修実施で誤操作が75%減少²⁹。あるクリニックでは判断フローチャートを作成し、AI予測結果の適切な活用方法を可視化。これによりスタッフの判断精度が15%向上しました。

「技術の特性を理解した上で、人間の判断と組み合わせることが重要」

パスワード更新の自動化と多要素認証の導入で、不正アクセス事例が年間3件から0件に改善²⁸。これらの取り組みが安全な運用環境を構築します。

現場の声から見るAI活用の効果と課題

技術の実用化が進む中、医療従事者からの具体的な意見が重要視されています。ある総合病院では音声認識を活用した診療記録作成システムが導入され、記録作業時間が75%削減されました³⁰。この変化は単なる効率化を超え、患者と向き合う時間の確保につながっています。

医療従事者からのフィードバック

札幌徳洲会病院の事例では、画像認識技術の導入で検査準備時間が1時間から15分に短縮³¹。看護師のコメント「予期せぬ時間が生まれ、ケアの質が向上した」が特徴的です。ただし、システム操作の習得に3週間を要した点が課題として挙げられています。

今後の課題と改善策

導入コストの透明性確保が最大の課題で、中小規模施設向けの支援プログラムの拡充が急務です³²。セキュリティ対策では、生体認証の導入事例が前年比2.3倍に増加しています。

「AIの判断根拠を可視化する機能が必要」との要望が67%の施設から寄せられています³⁰。継続的なシステム改善と人材育成の両輪が、次世代医療の基盤を築く鍵となるでしょう。

最新のAI技術動向と医療業界への影響

リアルタイムデータ解析が治療判断のスピードを革新しています。ChatGPTを応用した診療報告書の自動要約システムでは、症例検討会の準備時間が83%短縮されました³²。この技術は専門用語の解釈や患者背景の分析にも活用され、チーム医療の効率化に貢献しています。

ChatGPTなど先端技術の活用事例

創薬分野では分子設計ロボット「HAIVE」がスクリーニング期間を従来比1/5に圧縮³²。臨床試験データと遺伝子情報を統合するプラットフォームでは、治験候補者の選定精度が92%に到達しています。

• 遠隔手術支援：500km離れた施設間での胆嚢摘出術成功³²
• 心電図解析：異常波形の検出速度3倍加速³³
• 処方支援：薬剤相互作用チェックを0.2秒で完了

医療機器との連携による未来展望

内視鏡カメラと連動したリアルタイム診断システムが、微小病変の見逃しを98%削減³³。2029年までにAI医療機器市場が23.4兆円規模に成長すると予測される中³²、デバイス間のデータ連携が新たな段階に入っています。

「XAI（説明可能なAI）の進化が医療現場の信頼性を高める」

ゲノム解析と統合した治療計画作成ツールでは、最適な抗癌剤選択精度が85%向上³⁴。今後の課題は技術の透明性確保と、人的判断との調和的な連携体制の構築にあります。

AIでDXを実現するなら『AIDx』の可能性

デジタル変革を推進する医療機関が直面する課題解決に、AIDxが新たな道筋を示しています。ある総合クリニックでは、問診データの自動分析機能を活用し、診療記録作成時間を75%削減³⁵。この成果は単なる効率化を超え、スタッフが患者と向き合う時間を確保する転換点となりました。

AIDxによる業務効率化の実績

保険請求業務ではAIによる誤検知システムが導入され、エラー発生率を0.9%に抑制³⁵。これにより月40時間かかっていた作業が1時間に短縮され、人的リソースの再配分が可能になりました。複数施設のデータを統合した分析機能では、治療計画作成時間が平均68分から15分に改善されています。

成果報酬型デジマ支援サービスの魅力

効果に応じた費用体系が特徴で、ある医療機関では問診データ分析精度92.2%を達成。24時間対応可能なチャットボットの導入により、不要不急の来院件数が35%減少しました。予約管理と連動したシステムでは、待ち時間を55%削減する成果が報告されています。

「自動化で生まれた時間を予防医療に充てられるようになった」

結論

医療分野の革新は、技術と現場の協働によって新たな段階を迎えています。診断精度の向上や事務作業の効率化が進み、専門職の負担軽減と患者ケアの質的向上が両立されました³⁶。この変化は単なる効率化を超え、医療資源の最適配分という根本的な改革をもたらしています。

現場からのフィードバックでは、判断速度の向上と人的ミスの削減が特に評価されています。ある施設ではバイタルチェック時間が51%短縮され、転倒事故も38%減少³⁷。これらの成果は、データ駆動型の意思決定が医療現場に定着しつつある証左と言えます。

今後の課題は技術の透明性確保と継続的な教育体制の構築にあります。深層学習を活用したシステムでは胃がん検出精度98.6%を達成³⁸。しかし、運用ルールの明確化とスタッフの習熟度向上が不可欠です。

次世代医療を支える基盤として、AIDxのような統合プラットフォームの重要性が増しています。診療記録作成時間75%削減の実績が示すように、技術活用は持続可能な医療体制構築の鍵となるでしょう³⁶。現場の声を反映した改善を重ねることで、真に役立つシステムが育まれます。

ソースリンク

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2. 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/
3. 医療業界で生成AIは導入できる？活用方法や実際の活用事例、注意点について解説！ – https://business-ai.jp/medical/medical-generative-ai/
4. クリニック向け医療AI入門：今後どうなる？知っておきたい基礎知識で未来の可能性に備える – https://doctokyo.jp/listicle/ai_for_medical/
5. 生成AIの病院での活用例について（第２版）｜阿部由人@矢野経済ヘルステック/医療ICT担当 – https://note.com/yri_healthtech/n/n19abe36df6f2
6. 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/
7. 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/
8. AI Centerの活用で、“小さいが、多数ある判断”を自動化し医療業界のDXへ貢献を―信州大学医学部附属病院の事例｜UiPath – https://www.uipath.com/ja/blog/industry-solutions/shinshu-university-ai-expo
9. 【初心者向け】医療・製薬業界DX事例の読み解き方#1：AIの仕組みがわかる5つの視点 | Medinew [メディニュー] – https://www.medinew.jp/articles/technology/artificial-intelligence/dx-beginner-1-ai
10. 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/
11. 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/
12. 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/
13. 医療現場に革命を起こすAIの進化―命を救うその実際と日本の最新事例 – まりかの【近未来ブログ】DXのすこし先へ – https://maricablog.standwave.jp/?p=1479
14. 医療分野での生成AI活用法や事例、メリット、注意点を解説！医療品質の向上に生成AIはどう使われる？ – AI Market – https://ai-market.jp/industry/ai-medical-generative/
15. AIが変える医療診断：最新事例から見る未来の医療｜R&D AI Lab – https://note.com/r_and_d_ai_lab/n/n6c95030659cc
16. 【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/
17. 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/
18. 【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/
19. ついに医療現場でも生成AIが実用・実証開始　事例をみながら今後を考える – https://kikyoukai.net/blog/ai202404
20. 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/
21. フィリップス、日本の医療における課題解決のためのAIおよびデジタル活用に関するプレスセミナーを開催 – https://www.philips.co.jp/a-w/about/news/archive/standard/about/news/press/2025/20250328-philips-holds-press-seminar-on-using-ai-and-digital-technologies-to-solve-healthcare-challenges-in-japan.html
22. 病院の業務効率化に大きく貢献！電子カルテ×AIの成功事例まとめ – https://otafuku-lab.co/aizine/digital-calte-ai0913/
23. 医療ビッグデータと活用事例 – VTI – https://vti.com.vn/ja/bigdata-in-health-care
24. 【医療ビッグデータとは？】活用事例3選と未来の可能性を徹底解説 – Nihon Inter Systems – https://www.nisz.co.jp/media/big-data-medical/
25. 医療・ヘルスケア業界におけるビッグデータの活用事例20選 – https://www.kotora.jp/c/itiger-case-499/
26. AI手術支援の最前線｜精度と効率を徹底解剖【外科医必見】 | Hakky Handbook – https://book.st-hakky.com/industry/future-of-medical-care-with-ai/
27. 手術支援ロボットを遠隔操作、熟練医が距離の壁を越えて若手をサポート – https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02418/040600001/
28. 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
29. AI活用で医療品質を革新：医療業界のための実践ガイド » 株式会社I-Tech｜集客に強いWEB対策 – https://i-tech-japan.com/blog/ai-medical-quality-guide
30. 歯科医院×AI導入レポート：現場で活きる技術と人の温もり｜九州メディカル・パートナーズ – https://note.com/medicalpartners/n/n804ac9f9e326
31. 月刊新医療 2025年3月号 | バックナンバー | 月刊新医療 – https://www.newmed.co.jp/shin-iryo/n2503
32. 医療分野におけるAIの徹底解説。基礎知識から最新動向まで – https://med-eye.co.jp/column/contents/3552/
33. 医療AIとは？現状や課題・メリット・デメリット・事例を紹介 – 開業医向けクリニック経営・開業支援サイト｜ウェブドクター｜東京ドクターズ – https://tokyo-doctors.com/webdoctor/13422
34. AI×ゲノム医療で未来の医療を実現！活用事例や最新動向を徹底解説 – AI Front Trend – https://ai-front-trend.jp/genomic-medicine-ai/
35. 東京都は生成AIを医療サービスのDXにどのように活用していくべきか – https://large-scale-conversation-sandbox.discourse.group/t/topic/146
36. PDF – https://iryou-kinmukankyou.mhlw.go.jp/files/Attachment/345/AI問診導入の経験 (長野中央病院副院長小島英吾).pdf
37. 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/
38. 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/