医療 ICT コンサルティング
医療機関・ヘルスケア事業者の課題を起点に、システム選定から業務フロー最適化、現場定着まで伴走します。「ヒト」を中心に据えた ICT 導入が私たちの軸です。
医療と技術のあいだには、まだ埋められていない距離があります。
私たちはその距離を、確かな実装と適切な AI 活用で縮めていきます。
News
お知らせ
DX事例
AI 要約付き
届出は入口にすぎない — ICT配置基準（AI加算）で、あとから問われること
令和8年度改定で新設された医師事務作業補助体制加算のICT配置基準。届出の準備に目が向きがちですが、適時調査で実際に指摘されているのは「要件を満たしていること」ではなく「それを示す記録があること」です。地方厚生局が公表している令和6年度の指摘事項から、届出後に問われる点を整理します。
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AI 要約付き
【論文を読む】「精度97%」をどう読むか — 病理レポートから臨床データを抽出する LLM の系統的レビュー
大規模言語モデルが乳がんの病理レポートから臨床データを抽出する性能を、9研究・約14,000件の報告書を対象に整理した系統的レビューです。最高性能は97.4%。ただし著者は「統制環境から臨床環境へ移すと11〜32ポイント低下する」と指摘しています。ベンダー資料の精度をどう読むべきかを、この論文から考えます。
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AI 要約付き
【論文を読む】英国の家庭医は AI スクライブをどう使っているか — 598人への調査が示した「導入後」の現実
米国の無作為化比較試験が「効くかどうか」を検証したのに対し、英国の家庭医598人への調査は「実際にどう使われているか」を捉えています。現在利用者は40%、しかし過去に使ってやめた人が23%。使っている医師も全診療の6割程度でしか使っていません。導入の成否を分けるものは何かを、数字から読み解きます。
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事業内容
医療 AI ソリューション
生成 AI・機械学習を医療ドメインに正しく適用します。要約・分類・予測・画像認識など、誇張のない実装で現場の負担を減らし、判断を支えます。
モバイルアプリ開発
iOS アプリ事業「medict apps」では、月数本のペースで企画・開発・運用までを内製。ここで磨いた高速開発力と AI 活用ノウハウを、受託・共同開発にも還元します。
ICT配置基準（AI加算）対応キット
医師事務作業補助体制加算の届出に必要な、研修・記録・評価・様式を一式で。買い切り 49,800 円（税別）。詳しく見る →
MEDICT AI LocalAssist開発中
退院時要約・診療情報提供書等の原案を、院内に設置した Mac 1台のみで作成。医療情報を外部に送信しません。詳しく見る →
電子カルテの導入・リプレイス支援
要件定義・RFP策定、データ移行の設計、見積りの読み解きまで発注側の立場で。詳しく見る →
サイト無料診断
今のクリニック・薬局・施術所サイトを 10 項目で無料チェック。無料で診断する →
医療機関・薬局・施術所のホームページ制作
無料で制作し、月額 5,000 円で保守。薬局・整骨院・鍼灸院も同料金。最短 1 週間で公開。詳しく見る →
予約システム myappt
Web 予約・レセコン連携・電話着信ポップアップを一体で。詳しく見る →
業務自動化(RPA)
電子カルテ転記・データ抽出・画像抽出など、医療現場の手作業を自動化。大学病院での実績。詳しく見る →
地域医療コンパス
自治体のレセプトから地域医療を可視化し将来需要・必要病床数を推計。詳しく見る →
Approach
私たちの強み
01
技術的な確かさ
モダンな技術選定と継続的な検証。このサイト自体が、私たちの実装水準を示す一例です。
02
AI ファーストの発想
AI を「使う」のではなく「正しく使いこなす」。何を任せ、何を任せないかの設計判断を重視します。
03
医療ドメインの理解
医療現場の制約・倫理・ワークフローを踏まえた実装。技術と臨床の橋渡しが私たちの出発点です。
AI-Native
AI を使うのは、もう当たり前。私たちは「使う」ではなく「使いこなす」。
役割を持った組織として AI を動かし、少人数で数十のプロダクトを並行運用しています。
Clients
実績・主な取引先
主な取引先
国立研究開発法人 国立がん研究センター
「参加条件による臨床試験情報検索システム」の開発業務を、一般競争入札により受託（2018 年）。
取引実績
- 全国の医療機関
- 大学
- 大学病院
公共調達の適正化（平成 18 年 8 月 25 日付 財計第 2017 号）に基づく情報公表より。
教育・講師活動
東京大学大学院 医学系研究科・医学部附属病院 主催「医療リアルワールドデータ活用人材育成事業」
弊社代表が講師として、事業開始（2020 年度）以来、講師として継続的に参画（担当テーマ：データ再編成と匿名化実践）。
著作・技術的バックグラウンド
『Android SDK 逆引きハンドブック』
共著・C&R 研究所／スマートフォン黎明期（Android 1.5〜2.3 対応）
代表は黎明期のスマートフォン（Android）開発に携わり、その知見を技術書として体系化し、共著で出版しました。ここで培ったネイティブモバイルアプリ開発の経験が、現在の iOS アプリ開発（medict apps）に脈々と受け継がれています。
MEDICT DX
医療DX・医療AI メディアの注目記事
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