AI問診UBie

AIによる症状の分析

一般の紙の問診票やWEB問診と比較すると、AI問診 UBieは、患者の入力した症状や病歴などからAIが分析、病名を推測し、疑いのある病名リストを作成します。約5万件の論文から抽出したデータを構築し、現役医師が開発したAIが症状に応じて分析するため、どの患者にも同じ質問を画一的にするのでなく、それぞれの患者の症状に合わせて最適でより広く、掘り下げた質問をすることにより、さらに詳細な情報を得られ、確実な病名の判明に役立てることができます。

医師は、そのAIが出したリストを参考に診察するので口頭による問診時間が減り、これによって一人あたりの初診問診時間は約6分削減できるので、全体の問診時間では約3分の1に短縮できたという実績もあります。問診の時間が短縮されることによって、医師が患者に病気や治療について丁寧に説明する時間が増え、余裕のある充実した診療が可能となるでしょう。

また問診内容は、医師用語に翻訳されて電子カルテに反映されるため、医師が問診しながら、カルテを入力するという作業を大幅に効率化することが可能となります。医師はカルテの入力や事務作業の効率化によって、診療業務に集中することができ、医療の質の向上や業務支援に貢献することでしょう。

感覚的な操作によってだれでも使いやすい

医療機関を訪れる患者には、タブレット端末の操作に慣れていない高齢者なども多いため、一般的なタブレット式のWEB問診票だと、看護師やスタッフなどがついて、一つ一つの操作を手助けしなければならない場合があり、かえって人手が必要となり、効率を下げしまうケースもあります。

そこで、AI問診 UBieは、銀行ATMやカラオケ店などで導入しているタッチパネルなど比較的見慣れた入力方式を参考に、どの世代でも比較的簡単に入力できるユニバーサルデザインを導入し、直感的な操作ができるようにしました。導入した医療機関では70代の患者でも、90%以上が使用できているというデータがあり、また、おくすり手帳や他機関からの紹介状なども、タブレット端末でスキャンするだけで、内容がそのまま医師のAI問診 UBieに反映されるシステムになっています。

そのため受付の煩雑で余計な事務作業が簡略化され、負担の軽減や効率化が期待でき、結果として全体の待合時間の短縮などに役立つでしょう。また、URLを紐付ける簡単な手順で、現在使用されているすべての電子カルテと連携することが可能です。ネットワークへの接続が必要となりますが、UBie株式会社で安全なネットワーク接続の提案やサポートなどを受けることができるので安心です。

COBIT-19対策や個人情報対策、アフターサービスも安心

現在、医療現場において一番の課題となっているのはCOBIT-19対策でしょう。患者にしても医療従事者にしても脅威に感じている問題です。これに関してはAI問診 UBieでは、問診した患者に疑わしい症状がある場合に受付画面にアラートが現れてすぐに対応できるようになっており、院内感染防止にも貢献しています。

また、個人情報の管理と取り扱いについては、各省ガイドラインに準拠したクラウドサーバーを使用し、さらに氏名・住所・生年月日・連絡先といった個人情報をデータとして保存しないなどの対策を講じることで、WEB問診につきものの個人情報流出の危険性は極めて低いものとなっています。

またサーバーは専属のスタッフが24時間体制で管理しているため、サーバーダウンの危険も少なく、仮にダウンしたとしてもすぐに復旧できる体制を整えているため、安心して使用できる仕組みを構築しています。

開発元 Ubie株式会社
販売元 Ubie株式会社
機能 AIによる事前問診
患者の入力した情報を医師語に翻訳
問診内容を電子カルテに反映
おくすり手帳、他医療機関からの紹介状などの画像解析・医師画面への転送
COBIT-19の症状のアラート機能
他システムとの提携の有無 富士通(HOPE EGMAIN-GX、LX)
ソフトウェア・サービス(新版e-カルテ)
シーエスアイ(MI・RA・Is)
NEC(MegaOakHR)
日本IBM(CIS+)
費用

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この製品のクチコミ

普段から医師も知識を蓄える努力はしていても、比較的、自らの経験に基づいた診療をしてしまいがちで、治療の経験のない疾病を見逃してしまう傾向があります。AI問診 UBieを用いることで、未経験の病名も想起されるため、セカンドオピニオン的な役割を果たしてくれると考え、導入しています。そして医師の診断エラーを防げるというメリットのほか、WEB問診を利用することで、患者の待ち時間を1人あたり5分程度削減することが出来ました。

医師の働き方改革の実現のための、医師事務作業補助人員の採用に難航し、人員採用のためのコストバランスを考える必要があったのですが、業務の効率化、医師や職員の定着率を上げること、AIの豊富なデータによる一般的でない疾病の病名辞書としての機能を期待してUBieの導入を検討しました。 その結果として、当初期待していた以上の効果を得ることが出来ました。それは問診の質の高さやカルテの記載量の充実と、何より大きかったのは、依然と比較して十分な時間をもって患者と向き合えるようになったことです。

「働き方改革」のための業務効率化の当院の課題は、外来問診の時間短縮と精度を高めることでした。どうしても時間を短縮すると内容が薄くなってしまうのが問題でしたが、AI問診 UBieを取り入れたことで、AIの豊富なデータにより問診の精度が高まり、カルテ記載業務にかかる時間が削減されました。 さらには、カルテの書き方も平準化され、ほかの医師への引継ぎの際にも、直筆のカルテと比較して、カルテの記載の仕方にムラがなくなることが期待できます。そしてAIが経験を積み、さらに重厚なデータを持つことで精度が上がっていくことでしょう。