2022年12月17日 戦略的イノベーションプログラム（SIP）
AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム

AIホスピタルシンポジウム報告
慶應義塾大学病院
SIPAIH22D02

当院のAIホスピタルの目標
近年急速に進歩してきた様々なICT、AI技術を病院内に実装・統合し、実現可能なAIホスピタルモデルを構築する。
これにより、現場の効率化を図りながら以下の良質な医療を提供していくことを目指す。

1. 患者に安心・安全な医療の提供
2. 患者に高度で先進的な医療サービスの提供

3. 医師・医療スタッフの負担軽減
4. 地域・在宅の高度なサポート
キーワード：Connected, Automation, Sensing, data Sharing, E-Consent

CASE当院のAIホスピタルの体制
当院の体制図１．意思決定の速い組織体にすること
２．DX → 病院全体で取り組むこと
３．Bottom up → 各診療科に行いたい課題を問い合わせた
AI ホスピタル委員会

1. 委員会を隔月開催
当初約２０名管理部門
4. 病棟部門

1. 外来部門

研究代表者
担当副病院長
医療情報システム部
学術研究支援課

2. 検査部門
3. 薬剤部門

5. 手術部門
6. 在宅・遠隔地域連携

コロナ禍でWEB開催になって毎回 90～100名が参加

2. 個別課題WGも開催

各診療科のAI担当医
神
経
内
科

呼
吸
器
内
科

循
環
器
内
科

腎
臓
内
科

消
化
器
内
科

血
液
内
科

リ
ウ
マ
チ
内
科

一
般
外
科

呼
吸
器
外
科

心
臓
外
科

小 小 泌 産 整
児 児 尿 婦 形
外 科 器 人 外科科 科

形 皮 眼 耳 精 放 麻 救 リ
成 膚 科 鼻 神 射 酔 急 ハ
外 科科 科 線 科 科 ビ
科
科
リ（各部門実務者）
音声入力WG
人搬送WG
薬剤搬送WG
検査ロボット WG
AIカメラWG
デジタルサイネージ

研究課題の設定
1. 患者の受付・問診・同意
取得支援

2. 患者との効率的情報共有

3. 検査の非接触・遠隔化

超音波

4. 院内データの可視化

5. ロボットによる医療従事者の負担軽減

6. 専門家支援用のデータベース
構築

１. 患者の受付・問診・同意取得
支援5タブレットを用いた外来患者の問診紙からデジタル入力へ＜消化器内科でのPoC実施手順＞

デジタル問診による入力／カルテ連携①待合室にてデジタル問診問診結果の確認／診察

問診結果の電子カルテ連携②各科受付にて問診結果を確認し、カルテに転記③電子カルテにて問診結果を確認し、診察

受付（クラーク）
患者

フィードバック

医師

カルテ記録の自動化
NTTデータとの共同研究
医師 「今回は糖尿病の方のコントロールに関してのご相談ですね。」
患者 「はい」医師 「今、あの、自覚症状で困ってらっしゃることとかありますか？」
患者 「そうですね、特には自覚症状は、何かが痛いとかはないです」
医師 「これまで糖尿病以外で何かご病気はいれたことはありますか。」
患者 「コレステロールが高いとのと、尿酸値も少し高くなって。」
患者 「尿酸値の方は今はもう落ち着いてきています。」
医師 「そうなんですね。わかりました。」
医師 「次に、ご家族で糖尿病と言われたっていう方いらっしゃいます。」
患者 「父方の祖母が亡くなる前に糖尿の合併症に。」
医師 「そうでしたか。」
医師 「体重に関してですが、20歳のときに何キロぐらいだったか覚えてますか。」
患者 「だいたい50キロくらいです。」
医師 「あと今まで人生で一番太ってたので何キロぐらいあったか覚えてます。」
患者「54kgぐらい。」

分かち書き
医師 「これまで/糖尿病/以外/で/何か/ご病気/と/言われ言われた/こと/ありますか。」
患者 「コレステロール/が/高い/のと/ 、 /尿酸値/も/少し/高く/なって。」
患者 「尿酸値/の/方は/今は/もう/落ち着いて/きて/います。」

重要情報抽出
医師 「これまで/糖尿病/以外/で/何か/ご病気/と/言われ言われた/こと/ありますか。」
患者 「コレステロール/が/高い/のと/ 、 /尿酸値/も/少し/高く/なって。」
患者 「尿酸値の方は今は/もう/落ち着いて/きて/います。」

データ構造化
構造化データの例

記載項目別対話分割
医師 「今回は糖尿病の方のコントロールに関してのご相談ですね。」
患者 「はい」医師 「今、あの、自覚症状で困ってらっしゃることとかありますか？」
患者 「そうですね、特には自覚症状は、何かが痛いとかはないです」

カルテ項目

部位

状態

既往症

コレステロール＋

主訴既往歴
医師 「これまで糖尿病以外で何かご病気と言われたことはありますか。」
患者 「コレステロールが高いのと、尿酸値も少し高くなって。」
患者 「尿酸値の方は今はもう落ち着いてきています。」
医師 「そうなんですね。わかりました。」
家族歴
医師 「次に、ご家族で糖尿病と言われたっていう方いらっしゃいます。」
患者 「父方の祖母が亡くなる前に糖尿の合併症に。」
医師 「そうでしたか。」
身体所見
医師 「体重に関してですが、20歳のときに何キロぐらいだったか覚えてますか。」
患者 「だいたい50キロくらいです。」
医師 「あと今まで人生で一番太ってたので何キロぐらいあったか覚えてます。」
患者「54kgぐらい。」

尿酸値
家族歴

糖尿病の合併症

体重歴

体重

模擬診察カルテ
生活歴
フォーマットをベー
（タバコ）
スに決定
・・・・

補足情報

回復傾向
祖母
20歳頃、50キロ
最大 54キロ-

喫煙歴なし

音声認識精度の向上計画【FY20実施中】
実音声データを取得し、モデル改善中。
９月～モデル評価、精度検証実施中。

現在【FY20達成】【FY19実績】
マイク／
言語モデル改善等

マイクチューニングにより約10％改善

68％【FY20達成】
話し方改善により平均４%改善

79％
5%向上

72％

15%向上

4％

目標：
90％以上

10％

58％
※FY19モデル（言語／音響）FY19実績

①
デバイス見直し

②
話し方工夫
8

③
④
言語ﾓﾃﾞﾙ強化 音響ﾓﾃﾞﾙ強化

看護記録の自動化

AI問診システム

効率的な問診システムの構築

Image by PIXTA「今⽇の問診票」, 「Current Decision Support」株式会社プレシジョン

２. 患者との効率的情報共有11コンテンツデジタルサイネージの導入
病院施設紹介病院の新たな取り組み

癒し

Keio Healing Program「大原美術館」「ひろしま美術館」
12

患者スマホへのデジタル情報提供
患者スマホへのデジタル情報提供
患者が、自身の医療データを自分で持つ仕組み作り
患者さん

医療機関

8,000

慶應義塾大学病院_MeDaCa診察券登録数推移

7,000
6,000

デジタルで
結果を受け取る

慶應義塾大学病院

5,000
4,000

累計数：7,129

3,000
2,000

外来待合から中待合への呼び出しメッセージ

外来にて検体検査結果を送信

産科外来にて妊婦さんへ
腹部超音波検査画像を送信

院内薬局のお薬準備完了
お知らせメッセージ

2021-06

2021-042021-022020-122020-102020-08

2020-06

2020-04

2020-022019-122019-10

2019-082019-06

2019-040
2019-02

超音波

1,000
2018-12以前

クリニック

過去の検査結果も蓄積できる

院外処方・院内処方の処方情報を送信

産科外来における遠隔妊婦健診（２０２０年６月～）

・妊婦に安全・安心な遠隔健診を提供できるよう、中部電力・メディカルデータカード社がシステム支援
・MeDaCaのビデオ通話による遠隔健診時に、医師が中電クラウドで取得した血圧・体重等のデータを確認

慶應病院

データプラットフォーム
医師
健診結果・処方箋データ等

妊婦

ビデオ通話による遠隔健診
電子
カルテ

テレビ
電話

自宅で血圧・体重等
を計測

血圧・
体重推移

血圧・体重データ等

中電
クラウド生活習慣病患者向けの遠隔診療の仕組み
糖尿病・肥満症外来オンライン診療システム
・患者の同意に基づいたクラウド間連携による患者データの情報連携が開始され、企業の垣根を超えたシームレスな診療が可能となりました。
・通信機能付きの血圧計・体重計・自己血糖測定器などのデータを中電クラウドで統合する。
・患者の測定データが自動で収集されデータベース化、さらにリアルタイムデータでオンライン診療が可能。
ビデオ通話による遠隔診療 リアルタイムデータ管理
データプラットフォーム
拡充型血糖クラウド管理システム集約された見やすいデータ
血圧・体重・
血糖値 等

クラウド型
血糖手帳

メッセージ通信通信機能付き自己血糖測定機

通信機能付き
血圧計

テレビ通話
テレビ通話
医療データ

血液検査・処方予約データ

在宅・自己測定データ

通信機能付き
体重計

電子カルテ

中電
クラウド

各社
クラウド
食事画像

クラウド連携レポート出力
連携

医師

各社
クラウド

糖尿病患者

通信機能付きインスリンポンプ機器

概日リズムと食行動・居住環境モニタリング研究
あなたの睡眠睡眠・活動量が分かる↓
Fitbit体内時計が分かる↓唾液（口腔内常在細菌叢、コルチゾール・メラトニン）

食事の時間・内容が分かる↓
たべタイム◇採取期間１日

起床時刻

就寝時刻

睡眠時間

4時24分

20時59分

6時19分

あなたの運動
安静時心拍数歩数

運動時間

53.2回/分

12920歩/日

49分/日

あなたの食事◇6時間おきに４回採取
採取容器

糖濃度の日内変動が分かる
装着したセンサーで皮下糖濃度を１５分毎に記録↓

生活のリズムや居住空間の快適度が分かる
↓
Cube

重ね合せ
分析

フリースタイルリブレ◇測定期間は２週間◇装着は医師または看護師が行います◇装着時の痛みはほとんどありません◇耐水性のため、装着したままの入浴・
シャワー・軽い運動は可能です。

医師側の仕組みで取得できるもの

朝食時刻

昼食時刻

夕食時刻

6時39分

12時20分 18時26分

あなたの居住環境
リビングの温度

リビングの湿度21.5 ℃

61.5%

寝室の照度

冷蔵庫開閉回数

7.7 lx

11回/日※希望者の方のみ対象

家庭内での血圧・体重の推移が分かる

医師からのコメント：概ね安定した生活リズムを保てております。睡眠時間は6時間ほどであり, 夕食から就寝までの時間は2時間半程

中部電力サーバやスマホなどの仕組みで取得できるもの

度とやや短い印象です。平均歩数は12920歩, 運動時間も1日あたり49分ほど確保できております。糖濃度につきましては, 日別平均

ヒトにおける概日リズムの同調因子を明らかにし、個々の生活習慣病患者の特性に合わせた、時間を勘案した食事・運動療法のデジタル処方、在宅環境整備などの予防医療技術の創出を目指す。

が93mg/dL, 推定HbA1cは4.9%と概ね安定した推移のように思えます。引き続き現状の運動量を維持していただければと思います。
この度はご協力頂きまして誠にありがとうございました。

慶應義塾大学医学部倫理委員会承認番号20200138
臨床試験登録番号UMIN000043835

Copyright © CHUBU Electric Power Co.,Inc. All Right Reserved.

17循環器疾患におけるePROの有用性の研究
・心血管疾患患者に対して、疾患特異的患者アウトカム（electric patient-reported outcome [ePRO]）を実施し患者側の情報を医師に可視化することによる患者満足度の改善効果を検証する

・また、患者の症状の状態を把握・スコア化しやすい問診データについて、センシングデータとしての収集効果を確認する。

ePRO結果画面

診察前に
問診回答

患者

フィードバック

中電
クラウド
蓄積・
スコア化

診察時、
結果・推移の確認

医師※診察時の活用画面イメージ

病院にあるデータを中心とした医療連携から、個人が持つ（在宅）データを通じた医療連携へ

新たな医療データ連携システム
医療機関・医療機器メーカーと垣根を超えた連携を行い、シームレスでスマートな診療を実現する。
医療クラウド情報の統合・連携
情報が把握しやすく利便性が向上医療データ

様々な医療機器メーカー
クラウド情報の一元化

患者と医師のデータ共有
新たな医療の提供
カルテデータの提供
オンライン診療自動データ連携機能で利便性が向上
診療の質が向上

中電
クラウド

患者
自己測定データ（血糖・血圧・体重等）

今後連携会社を順次拡大へ

スマホアプリを用いた新しい診療技術の開発
肌日記（クラウド）（アトピー性皮膚炎用スアプリ）• 2019/3月末にアプリのクラウ
ド化対応開発納品済• 2020年度からアトピー性皮膚炎外来で本格運用開始予定• 1年間の試験期間中に、120名のモニター患者からデータ取得、解析中

きょうのかんせつ（クラウド）（関節リウマチ）• 2020/3月末にアプリの開発、納品済（クラウド対応）• 東京医療センターと慶應病院のリウマチ・膠原病外来で運用開始済み、• フィットビットアプリからデー
タ連携して、活動度を取得中• 2020/７月から患者が研究にエントリー、合計目標症例数100例

Patient Reported Outcome (PRO)（乳がん術後患者の症状レポートシステム）• 2019年より患者のエントリー開始• 他のがん患者に展開予定（前立腺がん、膵がん）バイタルセンシングシャツの開発
シャツ型心電計による長時間心電図計測技術
世界初・Printed Circuit Fabric（PCF）

完成したプロトタイプ（S, M, L,LLの4サイズ）小児患者用も作成中

東大・染谷研の伸縮性エレクトロニクス技術↓
高い伸縮性・引張耐久性(50%・10000回)・洗濯耐性↓
着心地のよいスマートアパレルのためのコア技術

Printed Circuit Board

Flexible Printed Circuit

Printed Circuit Fabric

(PCB)

(FPC)

(PCF)

加速度センサー付き長時間着衣型心電計による心電波形
心室頻拍、心室性期外収縮

心房頻拍

本機シャツ型心電計で得られた不整脈の一例

2019年7月
2020年1月
2020年2月
2020年5月
2021年4月
2021年9月
2022年1月
2022年3月
2022年4月

プロジェクトスタート
1stプロトタイプ納品
慶應義塾大学内での実験開始
意匠権共同出願（意願2020-009870）
シャツ（ケーブル）の医療機器クラス１認証取得
レコーダーの医療機器クラス２認証申請（第三者認証機関）
レコーダーの医療機器クラス２認証認可（304AFBZX00001000）
長時間心電検査の保険適用開始予定
サービス開始予定３. 検査の非接触・遠隔化

22依頼票のペーパレス化
X線撮影業務において紙を介さない”効率的な業務フローの構築① 紙発行・廃棄のコスト削減③ 紙媒体の感染対策② 依頼票紛失による個人情報漏洩防止④ システムによる業務効率化

患者・依頼情報を全て部門情報システムに集約→タブレットでの閲覧・操作

ペーパーレスシステム構築【検査効率の比較】

１月分 外来胸部撮影 受付 – 検査実施時間について比較
従来 vs ペーパーレス 検査実施平均時間
14.00

特に混雑時間帯において顕著に検査時間の短縮傾向
検査準備の効率化が寄与

平均時間（min）

12.00

10.00

8.00

ペーパーレス運用（N = 2515）

6.00

従来紙依頼票運用
4.00
8時

9時

10時 11時 12時 13時 14時 15時 16時

診療時間帯（N = 2409）
24

ロボット補助冠動脈血管造影
ロボッット
ドライブ

パワービジョン
モニタ
制御
コンソール

ベッドサイドタッチスクリーン

インターベンショナル・
コクピット

単回使用カセツト

25

PCI 実施時の術者等への放射線被曝量に関する観察研究
コンソールをカテ室の外に設置（初の試み）

TypeAあるいはTypeB病変を登録
Manual 3例 vs. Robot 8例↓

ManualRobot

Type A1

3

4

Type B

2

5

7

3

8

11

放射線被ばく量（μSV）
患者

第1術者

助手Dr

造影剤量（ml）
Manual
RCA

LAD

Robot

LCX

13% 25%

33%
0%

67%
63%

看護師

ME

透視線量（mGy）

４. 院内データの可視化

27病床管理の最適化
Command Center
院内データ（電子カルテや検査システムなど）を一元的かつリアルタイムに分析・可視化した入退・病床管理システム
トリ
アージ

検査シス
テム

医事会計
レセプト

DWH
医療
機器

勤
怠

電子カルテ

R
T
L
S

モ二ター

➜院内の電子カルテ等のシステムから自動的に情報を収集。
➜コンピューターが院内から集めた情報を自動的に整形・加工・演算。

ICU

PACS
RIS

リアルタイムな分析・可視化アプリケーション (タイル）

1. 入退院業務の効率化
2. 病床管理の負担軽減

3. 患者ケアの質向上
28

病棟にてトライアル開始
Discharge Tasks

DPC期間内での退院促進
DPCⅡにおける入院経過日数の表示を診療科ごとに表示でき、退院阻害要因を特定し、退院への促進を促すことが出来る。
DischargeTaskで長期入院症例をチェックし、担当医へ

Inpatient Growth
入院実績
診療科・病棟の入院実績から直近の入院患者数の傾向を分析し、目先だけではない効率的な病床管理を目指す

Capacity Forecast
病床稼働予測入院予定と退院予定のデータから今後２週間分のベッド稼働を予測し表示。稼働数が一定になるように、予定入院の前倒し等ができるかの検討を行う。
退院見込み入力をやめて、退院許可2日前入力の徹底

IT・AIによる画像検査の効率化
AI/IoT/センサーを活用した機器の可視化と効率化
・ APM (アセットパフォーマンスマネージメント

超音波

院内で保有する機器資産の個別最適化

・ CPM (クリニカル・パフォーマンスマネージメント）

CT・MRI

画像診断装置の稼働情報に基づいた検査運用の最適化
対象機器

データの取得

データの分析

小型機器(エコー)
動線分析
センサ位置情報データ

大型機器(CT/MR)

滞在時間・場所
資産データ

放射線/生理検査/医事会
計システム

仮説の定義

院内データ収集

紙媒体(台帳等)
検査データ分析

DICOM

分析

改善の実施

改善の定着

30

AIによる画像検査の効率化

APM (アセットパフォーマンスマネージメント）

超音波装置の適正化（統廃合・共同利用）
132台→116台の台数削減、および11台を医用工学室で回収し、中央管理化
・ 診療科への貸出といった共有化の実施。
・ 更新抑制にともなう支出の減少。

今回の支出抑制シミュレーション（償却・保守・修理費）¥30,000¥25,000¥20,000（
千万円）¥15,000

更新機器台数 11台

支出計 1 億円
更新機器台数 5 台
支出計

0.4 億円¥10,000¥5,000¥02014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
【実績】

現状のままの更新

APM適用後更新

31

高性能ベッドセンサーを用いた入院患者のリアルタイムモニタリング
リコーみまもりベッドセンサーシステム
患者の状態
8種類のピクトグラム表示と通常-注意-警告喚起で把握

単床画面
活動履歴機能患者様の24時間の状態を表示し、
生活リズムを把握

手動計測と自動計測機能を備え、容易な体重計測を可能にします

体重計測機能病室

スタッフステーション

体内臓器の動きに連動した波形を表示し、体調管理をサポート
患者様ごとにアラーム発報
設定が可能（赤表示で発報）

実際には、臥位になっているだけで、入眠はできていない。

データロガー
センサー信号を解析

送
信

①センサー
ベッドの脚に設置した荷重センサーにより状態を検知

無線LAN
アクセスポイントPC「夕食後の仮眠」が夜の睡眠の質を下げているのではないか？

看護師の巡視のタイミングでは寝ているように見える。しかし・・・リコーみまもりベッドセンサーシステムの課題と改良
動作・姿勢
位置

キャスター下に設置した４つの高精度センサーが入居者の状態を検知

活動チャート

覚醒・睡眠

データロガーがセンサー信号を解析

参考体重※

ベッドを動かすとセンサー上に戻すのに労力がかかる

薄型ベッドセンサーシステム開発

×４個ポリソムノグラフィー・ベッドセンサーを用いた
客観的睡眠状態の計測と主観的睡眠状態との比較研究【対象】
不眠を愁訴に持つ精神疾患患者【観察項目およびデータ収集方法】• A PSG
•

脳波、眼電図、心電図、筋電図、パルスオキシメータ、気流、鼻圧、胸郭・腹部運動、いびき、
体位を測定

•

PSGはソムノスクリーンBTシステム（フクダ電子株式会社）を使用•計測した生体信号を基に、検査技師が睡眠を30 秒毎にWake（覚醒）、REM（レム睡眠）、Non-REM1（浅睡眠）、Non-REM2（中等度睡眠）およびNon-REM3（深睡眠）の5段階に分類• B ベッドセンサー•

センサーユニットより検出した荷重データのアナログ
信号をデータロガーへ伝送•

データロガー内では伝送されたデータにデジタル処理•

心拍・呼吸・体動データそれぞれで発生する荷重の変動を抽出• D 睡眠日誌•

研究対象者が、自身の睡眠に関する主観的な情報を記録• E 看護師による睡眠観察•

通常臨床で行っている巡視【進捗状況】
Feasibility Studyとして目標の10例のデータ収集を終了
被験者番号

年齢

臨床診断

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

58
79
46
77
27
23
44
36
21
51

不安神経症
REM睡眠行動異常
ナルコレプシー疑い
REM睡眠行動異常
うつ病・睡眠障害
うつ病・転換性障害
高次脳機能障害
適応障害
うつ病
特発性過眠症疑い

精度の確認へフラットタイプシステム一体型センサー
センサー・スロープ一体化
ケーブルまで完全に覆う一体構造品

UIソフトウエアの開発(2023年3月発売)⚫ 情報提供する主なパラメータ➢ 呼吸体動数• 非体動時の過去1分間の中央値を表示。

測
定
測
準
定
備
準
備

➢ 心拍体動数• 非体動時の過去1分間の中央値を表示。

② ケーブルカバー

ベッド移動の際にセンサーとケーブル配線が障害となる事を改良し、ベッドは一① センサーカバー
体構造品の上を移動可能。

③ ケーブルカバー➢ 一回換気量（呼吸体動振幅）• 呼吸体動数ごとの一回換気量を棒グラフで表示• 一回換気量の軸表示

縦軸：過去1時間の中央値を基準値にした％表記
横軸：時間（2分幅）手術室動画記録
手術記録の音声認識・自動編集、効率的な症例学習を可能にした教育用スマートレコーダ『opeXpark』

コンテンツ編集（匿名化・英語化）

アップロード医師の勤怠管理
2024年4月の医師の働き方改革対応が目前
残業時間を規制しないといけない・・・
現場の業務も今まで通り回さないといけない・・・• 労働時間管理• 外勤先の管理• インターバル対応（9時間、18時間のインターバル）
時間外労働100時間のアラート
午前午後別の割り付け
複数業務の兼任

制作予定の製品画面イメージ

５. ロボットによる医療従事者の
負担軽減

38

案内ロボット
慶應病院での実際の模擬例（PET部門）
放射線医薬品を投与された患者を想定
注射が終わりましたので、待機室4番に行き,水を飲みながらお休み頂きます。

それではご案内してもよろしいでしょう
か？

感染した患者、放射線医薬品を投与された患者など、医療従事者が直接接したくない状況において、問診や患者誘導に活用する。

モノ自動配送ロボット• 全病棟との搬送が可能になっている

自動調剤ロボット
入院患者の内服薬を調剤
・電子カルテと連動して、錠剤・カプセル剤の必要数をカットして払い出し
・172品目の錠剤・カプセル剤の PTP シートを搭載＝院内で採用している錠剤・カプセル剤のうちの 24%

2020年4月～2021年10月

調剤の効率と精度を検証
ピッキング

薬袋に入れる同時期に、Robo-pick II と人（手作業）が処理した錠剤・カプセル剤の処方箋
枚数と調剤エラーを後ろ向きに調査

自 動 調 剤 ロ ボ ッ ト 導入の効果 –医療安全–
Robo-Pick II
処方箋
処理枚数
Total

194,574

Manual監査で発見されたエラー, n (%)
数え
間違い
0

薬剤
間違い

その他

合計

1
(0.00051)

4(0.0020)5(0.0025)

処方箋
処理枚数
565,037

監査で発見されたエラー, n (%)
数え
間違い
1613
(0.29)

薬剤間違い
68(0.012)• カセットへの充填時のヒューマンエラー• 薬袋へ入れる際の入れ間違い• PTP シート切断時の錠剤の破損

その他
574(0.10)

合計
2255(0.40)

１件
２件
２件

自 動 調 剤 ロ ボ ッ ト 導入の効果 –作業効率–
Total

Robo-Pick II, n (%)
194,574 (25.6)

Manual, n (%)
565,037 (74.4)

Total, n759,611

1カ月間あたり、256.0±65.7 man-hour の作業 ＝ 1.6人分くらいに相当（手作業での調剤を処方箋1枚あたり90秒、８時間/⽇×20⽇/月の労働と仮定）

患者搬送用AI自動車いす空港用に開発されていた自動車いすを病院に展開することを説得
世界初の病院への導入
英語でのプレスリリース

その後、大阪大学、成育医療センター、がん研有明病院に横展開

屋外運用 走行ルート図面（2台運行）
・12/1～2023/3/31 長期の実証実験（1台につき1名が帯同）
・双方向（2ルート（以下図））で12/1から開始。
・自己位置のズレの改善を継続。走行ルート外へ進行を防止する検討

START
GOAL
GOAL

1日平均12回稼働

・10-15時（5時間）
・2台稼働中・1時間に1回以上乗車・全日稼働14日で算出

START

６. 専門家支援用のデータベース構築

患者医療情報の統合化
診療情報と画像情報の統合
診療系

画像系

統合Viewer

ＷＥＢサー
バー

ＰＨＲサービス
Medaca（メディカル
データカード)

診療データ

画像情報

診療情報

Dicom/Non-Dicom

電子カルテ

ＪＰＥＧ
ＰＤＦ

自科検査画像Non-Dicom

文書管理
Non-Dicom

DICOM画像

放射線レポート

PACS

ReportDicom

病名・検体検査、薬剤、患者情報
カルテ記載・手術記録・放射線治療記録・化学療法・退院サマリ
バイタルデータ

内視鏡システム

ＩＣＵモニタ

ＤＷＨ

病理システムReport患者医療情報のデータベース構築
研究用データベースの構築（仮名化）
DICOM画像
GE PACS

研究用DWH

クラウド化

非DICOMデータ（放射線レポート
JPEG画像等）

病理画像

研究用

画像系VNA

画像系VNAフィリップス
仮名化ID
研究用受付番号
研究用オーダー番号
で連結

検体検査情報シスメックス

同
意
取
得

臨床研究管
理システム

同意情報

電子カルテ
同意情報

（医事会計
システム）

仮名化
Just System

同意情報

検体管理
システム

バイオバンクの基盤

研究用
テキストデータ

研究利用
データ利用
者

Just System検索
仮名化ID
研究用オーダー番号
で連結

研究用検体

管理システム

業務分析・経営指標抽出に利用

慶應バイオバンクへの展開
2022年度末 稼働予定
病
院
外
来

同意取得

慶應バイオバンク
組織
血液

予
防
医
療
セ
ン
タ
ー
教
職
員
健
診

医師

・同意登録
・一次匿名化

・検査
・手術

・検体保管
・情報登録
二次
匿名化

バイオバン
ク担当者

診療情報
画像情報

◼ 診療情報◼ 画像情報◼ 検体情報

学内外の利用者

研究用データウェアハウス

➢ 高度な診断・検査に基づく臨床情報➢ 統一された規格で保存される血液・組織検体➢ コントロールデータ（健常人）を含むビッグデータ★ データサイエンス・AI研究の加速★ 医工薬連携の基盤構築・強化★ 学外機関との連携の加速今後のデータベースの活用• 疾患の発症予測
認知症
冠動脈疾患
脳動脈瘤・脳梗塞・頭蓋内出血膵癌
生活習慣病
www.cancer.gov• 疾患の予後予測
治療経過
術後再発
食道癌、胃癌、肝癌、胆管癌、大腸癌、乳癌、子宮癌、前立腺癌
P. Tran, J Oncol Pract. 2017 Jan; 13(1):21

国際交流① 中国医薬大学の医師団が来訪 2019年6月② Stanford大学・慶應義塾大学合同シンポジウム③ Stanford大学訪問

2020年2月

2019年11月@慶應病院

Stanford大学の先生方にＡＩホスピタルの取り組みを紹介

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外部発信
テレビ報道
NHK BS１スペシャル「私たちのデジタル医療革命2021」
放送日: 2021年1月2日

TBS New23「AI ホスピタルの最前線」

講演・論文
講演

３８回

一般演題

２０回

論文（総説を含む）

２８（３）本

プレスリリース

８（１）本（ ）は英語

放送日: 2022年1月18日

TOKYO MXTV
「MEDICAL NEWS LINE」2022年3月4日より配信中

見学
豊橋ハートセンター 2021.12.15
防衛医科大学2022.1.7

岐阜大学

2022.6.14

浜松医科大学2022.7.14

台湾

2022.10.4

山口県知事

2022.11.24

「慶應義塾大学病院のAIホスピタル構想」
近年急速に進歩してきた様々なICT・AI技術の導入に向けて、院内体制を構築し、以下の6項目に分けて病院内へ実装し、実現可能なAIホスピタルモデルを構築してきた。
1. 患者の受付・問診・同意取得支援AI ホスピタル委員会

2. 患者との効率的情報共有

3. 検査の非接触・
遠隔化

管理部門
1. 外来部門
2. 検査部門
3. 薬剤部門

研究代表者
担当副病院長
医療情報システム部
学術研究支援課

4. 病棟部門
5. 手術部門

超音波

6. 在宅・遠隔地域連携

各診療科のAI担当医
神 呼循腎消血リ一呼心小小泌産整形皮眼耳精放麻救リ
経 吸環臓化液ウ般吸臓児児尿婦形成膚科鼻神射酔急ハ内 器器内器内マ外器外外科器人外外科 科科線科科ビ科 内内科内科チ科外科科科科科科
リ科科 科 内 科
科

4. 院内データの可視化

5. ロボットによる医療従事者の負担軽減

6. 専門家支援用のデータベース構築