Web問診システムの選び方｜失敗しない比較軸と導入前チェックリスト
Web問診を機能表の◯×だけで判断すると、導入後に思ったほど業務が変わらない結果になりがちです。電子カルテ連携方式・診療科カスタマイズ・切り替え運用の3軸で比較する具体策と、費用対効果の試算を整理します。
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初診問診の時間と人件費、どこまで削れるか｜試算と失敗しない導入ステップ
紙の初診問診が消費している時間と人件費を、自院の数字で試算する方法を整理。Web問診・電子カルテ連携の効果差、導入後に「思ったほど削れない」を避ける4つの確認点まで、事務長・院長向けに解説します。
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医療における生成AI活用の法的注意点と実務対応｜2026年版
医療現場で生成AI（ChatGPT・Claude等）を活用する際の法的注意点・個人情報保護法・3省2ガイドラインへの対応を徹底解説。医療機関がリスクを負わずに生成AIを業務活用するための実務対応方法を具体的に紹介。
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3省2ガイドラインとは？医療データ管理の実務対応を徹底解説
厚労省・経産省・総務省の3省が定める医療情報システムの安全管理ガイドラインを、実務担当者向けに徹底解説。委託先管理・クラウド利用・監査対応の要件と、ヘルスインタビューの準拠方針を具体的に紹介。
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電子カルテ情報共有サービスとは？対応完全ガイド｜2026年版
厚労省「電子カルテ情報共有サービス」の全体像・対応要件・スケジュールを徹底解説。FHIR準拠・3文書6情報・マイナポータル連携の仕組みと、医療機関が取るべき対応手順を実務担当者向けに完全ガイド。
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AIが処方箋を書く時代へ｜JAMA最新論文に学ぶ「医師なし生成AI処方」の法的・倫理的論点【2026年5月】
2026年5月JAMA掲載の話題論文「The First AI Drug Prescriber」を徹底解説。米ユタ州で承認された医師なし生成AI処方システム「Doctronic」の規制・安全性・責任分界の問題と、日本の医療AI規制への示唆を、医療機関向けにわかりやすくまとめます。
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医療DX推進体制整備加算の算定要件と対応方法｜2026年最新版
2024年診療報酬改定で新設された医療DX推進体制整備加算の算定要件・点数・対応方法を徹底解説。電子処方箋・電子カルテ情報共有サービス・オンライン資格確認・マイナ保険証の4要件と、具体的なシステム対応方法を解説。
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情報返却とは？医療データ収益化の新潮流と実務ガイド
情報返却は、診療情報を患者様にスマホ返却し、二次利用による収益を医療機関・患者に分配する新しい医療DXの仕組み。PHR・マイナポータル連携・FHIR標準化の文脈での位置づけと、ヘルスインタビューの実装を徹底解説。
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ダイナミックコンセントとは？AI時代の医療データ同意取得の新しい仕組み
ダイナミックコンセントは、AI利用の瞬間に患者のスマホで都度同意を取得する新しい同意取得の仕組み。個人情報保護法・第三者提供リスク・包括同意の限界を解消する、医療機関のための合法なデータ活用基盤を徹底解説。
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経産省AI契約チェックリスト｜医療機関の実務対応ポイント【2025年2月公表】
経済産業省が2025年2月に公表した「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」を医療機関の実務目線で解説。ベンダー契約のリスク管理から個人情報保護法・3省2ガイドライン対応まで網羅。
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FHIRとは？医療データ標準化で何が変わるのか｜2026年時点の実務ポイント
FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）は、HL7が策定する医療情報の国際標準規格。厚労省「電子カルテ情報共有サービス」の基盤として採用され、医療DX推進体制整備加算・情報返却・研究利用の設計を左右する。技術仕様と現場への影響を実務担当者向けに整理。