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地域医療連携の事例紹介
~蒲郡市民病院~
HIS(病院情報システム)の導入で
地域医療を支える次世代EHR構築を目指す


月刊新医療2022年1月号 掲載 COVER STORY

愛知県・東三河南部医療圏の基幹病院である蒲郡市民病院は、2018年に名古屋市立大学(名市大)と連携協定を締結した。 同協定により、名市大病院から最高経営責任者を招聘。新しい形での連携により、地域医療課題に挑む病院改革を断行。 その一環として、2021年5月には名市大病院と同じ病院情報システムを導入して、診療情報の一元化を推進。 高機能DWH等の構築とデータ活用による、運営・経営の更なる健全化や高度かつ効率的な医療提供体制の充実や地域医療連携の実現を目指す。 同院での病院改革と新病院情報システムの概要について、最高経営責任者の城氏、デジタル化推進監の飯田氏らに話を聞いた。

Gamagori City Hospital

地域医療連携への取り組みでは、連携ネットワークのデジタル化が重要な課題となります。地域医療連携の一つの成功事例として、蒲郡市民病院の取り組みに関する資料をご一読ください。

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医療機関・医療情報ネットワーク
驚くべきことに、ある人口における米国の平均余命に関係する上位3つの指標は、介護・老人施設への入居率、精神衛生上の問題、そして歯の喪失率です¹。 これらの指標の背景にある所得水準、介護へのアクセス、ストレス、その他の社会的要因は、遺伝や医療サービスへのアクセスよりも健康に大きな影響を与えます²。 しかし、これまで健康の社会的決定要因には、臨床ケアにおいて十分な注意が払われていませんでした。
保険機関と医療機関は異なる情報システムを使用しているため、患者はその中間に挟まれ、面倒な プロセスでギャップを埋めることを強いられることがあります。
統合デリバリー・ネットワーク(IDN: 医療提供ネットワーク組織)全体の統合
この米国の大規模な統合デリバリー・ネットワーク(IDN)の開発者たちは、個々のジョブを行うだけの統合エンジンに、我慢ができなくなっていました。 10年以上前に古いエンジンをインターシステムズの統合テクノロジーに置き換えましたが、それ以来、このIDNは、インターシステムズのソリューションが、成長力、従業員の時間の節約、コスト削減といった複数の問題を解決しているのを見てきました。 ある1つのプロジェクトだけで、インターシステムは10万ドルを節約したこともあります。インターシステムズの統合技術を利用して提供されるその他の利点には、次のようなものがあります:
グローバル投資銀行
世界最大級の投資銀行が、主要な株式取引管理アプリケーションをインターシステムズのデータプラットフォーム技術に移行
InterSystems HealthShare®を基盤とするCurrentCareは、46のデータ共有パートナーと接続し、13の異なる電子健康記録(EHR)システムから情報を引き出しています。
使用している電子カルテ(EMR)から別の電子カルテ(EMR)への移行が、容易であるという人は誰もいません。 米国退役軍人省(VA)の場合、40年前に社内開発したEMRシステムから、新しい市販のシステムに移行することが課題となっていました。 この移行に伴う課題は以下の通りです。
医療保険機関
すべてが測定され、整合性がとれていれば、より少ない労力で、より効率的に、物事がうまくいくようになります。 プロセスの改善によって時間とコストが削減され、ケアの質の測定がより良いアウトカムと深く関係することは、特に医療においては、真実です。 ニューヨーク市では、価値に基づく医療の先駆者である地域ヘルスプラン(保険機関)が、品質測定とデータ共有による医療機関との連携・協力の必要性を早くから認識していました。 このヘルスプランは、190万人の会員の保険加入があります。
放射線技師にとって、臨床的な背景は、最適な診断と治療の提案を行うために重要です。 そのため、過去の診断や臨床検査の結果で経年変化を評価することが多くあります。 しかし、患者さんが地域の病院や医師グループの間を移動し、複数の組織で撮影が行われ、複数の拠点で保管される場合、過去の検査にアクセスすることが難しくなる可能性があります。 そこで、ノースカロライナ州中央部にある10の病院と30以上の医師診療所に63の医療機関がサービスを提供しているGreensboro Radiologyは、この問題を解決するために地域的なアプローチをとりました。
事業拡大のための舞台づくり Charlotteは、成長を阻むいくつかの障壁を指摘しました。
最新の画像診断センターでは、複数の高度な技術を駆使して、患者様に最先端の診断医療を提供しています。 しかし、これらのシステム間のデータ共有に伴う課題は、ワークフローを複雑にし、ケアの効率化を妨げ、包括的な患者や処置の情報を分析することを困難にします。 さらに、生成されるデータ量は指数関数的に増加しており、問題を深刻化せています。