AI駆動型の次世代診療ワークフローとその意義
診療負担の軽減
同意取得された患者を
システムに登録する

患者に発生する臨床的イベントを
システムが追跡

検査データを自動
的に転送

がん医療統合
データベース
の構築
＋
AIプラット
フォーム

病変の検出や経時画像の計測を自動で行う診療支援
AIの開発
→ 読影に必要とする時間の短縮による診療スルー
プットの向上、医師の負担軽減、定量的な病変評価
による治療の質の向上

医療安全の向上
高リスク症例を医師が診断する前に検出し、ランク
付けするAIの開発
→ 高リスク症例の早期発見による患者予後の向上、
見落とし防止による医療安全向上

研究活動の支援
AIによる推論結果を
リアルタイムに医師にフィードバック

医用画像を起点とした診療情報構造化やAIモデル構
築を簡便化する環境の提供
→ 医師の研究活動の支援

人材育成
新型コロナウイルス感染症の拡大下にお
いて医療システムの課題として認識され
た、柔軟で強靱な医療提供体制の構築、
デジタル化・オンライン化を実現する。
創薬研究、デジタル化・リモート化やＡ
Ｉ・ロボットの活用を促進する事で、
「イノベーション国家」としてのプレゼ
ンスを世界に示していく。

診療データの収集、統合、運用管理等の各専門分野
（データ品質管理、システム構築、セキュリティ、
法令順守等）を担う人材の育成。資格化を見越した
教育システムの構築
→ 高精度なデータ利活用環境の整備

NationalCancer Center

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