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Tag: Healthcare
藤田医科大学 羽田クリニックにおいて、IBM 製病院情報システム (CIS) を AWS に構築・稼働
日本中の全ての業界・業種・地域で「デジタル・トランスフォーメーション(DX)」の加速が叫ばれています。デジタルを活用して、イノベーションを起こす DX は、ヘルスケア業界においても例外でありません。昨今、病院をターゲットにしたランサムウェア被害が頻発しているように、ヘルスケアに関わるセキュリティやコンプライアンス、プライバシーの確保は最優先事項です。専門性が高くまた規制が厳しく、ステークホルダーも限られていた事もあり、これまではイノベーションが進みづらい環境にありました。カルテ、レントゲンなどの画像データ、様々な検査結果など、ヘルスケアに関する情報量は膨大かつ多様です。一方、これらデータは臨床現場・医療事務・研究分野で個別最適化される形で分断され、ヘルスケアのアクティビティ全体を俯瞰してデータ管理し、そこから有用な示唆情報を見つけ出すことが難しい状況にあります。また、病院や関連医療機関を跨いだ患者の健康情報・疾病情報について過去の診療履歴を振り返ったり、共有することも困難な状況です。患者の特性に応じたヘルスケア・プログラムを、他の患者の膨大な記録を基にカスタマイズして最適化すること(個別化医療)も未だ道半ばです。愛知県豊明市に本院を構える藤田医科大学では上記の様な課題を率先して解決をするために、4 つのフェーズに分けた様々な取り組みを行っています。
医療情報ガイドラインをクラウド上で実践する – ネットワーク編 Part 1
本ブログでは、はじめに AWS の責任共有モデルに触れ、どのように医療機関等のお客様が負担をオフロードできるかについて整理します。次に、クラウド環境で医療情報システムを構築・運用する際に、特にご質問をいただくことの多いネットワークの観点で、Part 1 では厚生労働省の医療情報ガイドラインに即した医療情報システム構築におけるポイントとして、専用線的接続や VPN を利用し医療機関等の拠点とクラウドを接続するハイブリッド構成に焦点を当ててご紹介します。
AWS HealthImagingと SageMaker による医用画像ワークフローの改善
この記事は、“Improving medical imaging workflows with AWS Hea […]
AWS HealthScribe の紹介 — 患者と臨床医の会話から臨床文書を自動で生成
この記事は、“Introducing AWS HealthScribe – automatically gen […]
AWS HealthImagingの紹介 — 大規模な医用画像のための専用ストレージ
この記事は、“Introducing AWS HealthImaging — purpose-built fo […]
医療情報ガイドラインの改定から読み解くクラウド化
日本では全ての医療行為は医療法等で医療機関等の管理者の責任で行うことが求められています。クラウドサービスを利用する場合も、医療情報システムの構築や運用に関連して、安全かつ適切な技術的及び運用管理方法を確立し、安全管理や e-文書法の要件等への対応を行っていく必要があります。具体的には厚生労働省、総務省、経済産業省の 3 省が定めた医療情報システムに関する各ガイドラインに対して、関連事業者や責任者が要求事項を整理検討し、必要に応じて対策を施す必要があります。
Amazon Omicsの新機能により、ヘルスケア・ライフサイエンスのお客様における、利用開始やアプリケーション構築、スケールアップを容易に
この記事は “New capabilities make it easier for healthcare a […]
re:Invent 2022 新発表トップ10 – ヘルスケア・ライフサイエンス
この記事は “Top-10 HCLS Announcements from re:Invent” を翻訳したも […]
Amazon HealthLake の新機能により、次世代の画像ソリューションと高精度な医療データ分析が可能になります。
この記事は、”New Amazon HealthLake capabilities enable […]
AWS re:Invent 2022 ヘルスケア・ライフサイエンス 業界向けガイド
この記事は “ Healthcare & Life Sciences at re:Invent 202 […]