世界に先駆けて直面する超高齢化によって、日本の医療システムの持続性が危ぶまれる中、その解決を目指して様々なプレイヤーが医療の生産性向上という難問に挑んでいます。しかし多くのプロセス・職種が介在する医療提供において、それらのすべてにテクノロジーを組み込れた「正解例」を示すことは、多くの挑戦を必要とします。
ファストドクターは医療体制の構築から、診療報酬の計算に至るまで、医療提供に関わる上流から下流までのオペレーションをプラットフォームに内在し、多岐にわたる工程にひとつずつDXを組み入れようとしています。
私たちであれば、これまで誰も目にしたことがない「テクノロジーで最適化された医療」を示すことができるのではないか。それを一つのモデル事例として、世界に誇るべき日本の医療の持続可能性に新たな光を投げかけることを目指しています。
DX化された医療プラットフォームで、あらゆる診療科あらゆるチャンネルでシームレスな体験を実現
センサーデータや問診回答データを医療サイクルに組み入れ。データドリブンな医療を実現し、医療のアジリティをもっと高く
医療記録とヘルスケアデータを組み合わせて、個別最適化された治療計画を提供、生活と医療を一体に
クラウドやAIを活用を最初から前提としたDXファーストでの医療提供オペレーション
エンハンス型の診察支援AIを構築。患者の主訴や医師の経験値に応じて診察の支援となる情報を提示
生活者に必要な医療サービスを提供しつつ、医療従事者の負担を軽減するためには、季節やその他の多様な要因を総合的に考慮した上で、精緻な需要予測と人員の最適配置が不可欠です。当社は、過去7年間で蓄積された救急データを基に、AIによる予測モデルを構築。需要の分析から医師の配置や移動の最適化に至るまで幅広く活用するほか、患者と医師の様々な体験をDXを通じて省力化するための開発に取り組んでいます。
生産性向上 に関する事例リンク
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生活者に必要な医療サービスを提供しつつ、医療従事者の負担を軽減するためには、季節やその他の多様な要因を総合的に考慮した上で、精緻な需要予測と人員の最適配置が不可欠です。当社は、過去7年間で蓄積された救急データを基に、AIによる予測モデルを構築。需要の分析から医師の配置や移動の最適化に至るまで幅広く活用するほか、患者と医師の様々な体験をDXを通じて省力化するための開発に取り組んでいます。
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