医療地域格差解決

AI活用がもたらす医療現場の変革. こちらは、地方の医療格差はテクノロジーで解消へ、その二つの理由のページです。日刊工業新聞社のニュースをはじめとするコンテンツを､もっと新鮮に､親しみやすくお届けするサイトです。厚生労働省の発表では、「介護保険利用者の約3人に1人がデイサービスに通っている」とされ、利用者は年々増える一方です。小規模な通所介護施設も急増しており、政府内では「デイサービスの過剰な提 … 医療格差でよくクローズアップされるのは、地方における医師の”数” ですが、地方の医師不足を解決することが課題の本質ではないと思います。課題は”質”の方です。. 地域医療の第一人者が考える解決策とは？. 世界の医療格差とは. とはいえ、全国344の二次医療圏にある基幹病院（入院治療を必要とする重症患者の医療を担当する医療機関で、地域の中核的病院、専門性のある外来や一般的な入院治療を行う）には治療能力に「格差」がある。国民は全国一律の保険料と治療費を払っているのに、現実には受けられる治療に差がある。その格差を解消するには、格差を可視化した客観的なエビデンスが必要だ。今中雄一京都大学大学院医学研究科教授が手をつけ … 介護保険制度の実績、例えば要介護認定率について大きな地域格差があることが分かっています。このような地域差について保険者や都道府県が分析を行い、成果を出した場合にインセンティブを与えるような仕組みを考えられないか―。各種インターンシップやイベントもこちらからご確認ください。, AI（人工知能）は、ディープラーニング（深層学習）による進化で広く認知され、あらゆる産業の分野で活用が進んでいます。医療業界も例外ではなく、病気の診断などにAIを活用する動きが始まり、一部の疾患ではすでに実用化されています。AIの活用でこれからの医療はどう変わるのか？ AIを用いて胎児の心臓異常をリアルタイムに自動検知するシステムの研究開発に携わる、昭和大学医学部産婦人科学講座准教授の松岡隆氏に、医療業界におけるAI活用の現状や課題を聞きました。, 昭和大学医学部　産婦人科学講座地域医療という言葉は近年頻繁に目にするようになってきているが，明確に定義されているものではない．佐久総合病院の若月俊一医師は，「医療はすべからく地域医療であるべきで，地域を抜きにした医療 … 2つ目は「生産性」だ。診療や看護、介護現場にモバイル環境を持ち込んで利便性を高め、業務の効率化を図ることで、診療やケアの質向上が期待できる。在宅や遠隔医療の支援ツールとして、医師不足や地域医療格差等の問題を解決する糸口にもなりうる。離れていく格差の拡大と、下の階層への固定は健全な社会の姿ではなく、社会の安定をおびやかす。 2）地域格差 2番目の格差として地域格差を指摘できる。今朝（9月27日）の朝日新聞でも高卒の有効求人倍率が出ていた。高い東京では実に4.4、次いで愛過疎化による病院の統廃合、医師不足などの課題が浮き彫りとなっている地域医療。. 全国各地で医師不足が深刻化している。今月、熊本県八代市にある介護老人保健施設「アメニティゆうりん」で、条例で義務付けられている常勤の医師が不在だった2018年2月から5月までの間に、入所者11人が亡くなっていたことが判明した。カルテに不審な点はなく、県は施設に対して速やかに医師を配置するよう勧告した。しかし、施設の理事長は「一生懸命、いろいろな方のツテを頼って医者を探したが見つからなかった。 … 過疎化による病院の統廃合、医師不足などの課題が浮き彫りとなっている地域医療。以前は地域医療といえば、医師の不足している地域で新しい医療を展開することでしたが、より高齢化や過疎化が進む現代では新たな解決策が求められています。, 地域医療の第一人者である地域医療振興協会・吉新通康理事長が提言する地域医療の課題解決策は、医療の効率化です。ついに40兆円を超えた医療費の削減と医師不足の解消など地域医療が抱えていた課題のいくつかは、地域医療振興協会が行っている新たな取り組みによって解決できる可能性を秘めています。この新たな取り組みについて地域医療振興協会・吉新通康理事長におうかがいしました。, 地域医療とは、行政と医師・看護師といった医療従事者、そして地域住民が三位一体となって地域の限られた資源を最大限に活用し、保険医療や包括的医療を計画・実践・評価する医療です。このマネジメントサイクルが地域医療であるといえます。, 地域医療は時代や環境によりどんどん変わります。過疎化が進み、その地域の病院の経営が維持できず廃業・統合されたという例もあります。こうした際に行政・医療従事者・地域住民が一体となって変化し地域医療を支えていくことが重要なのです。しかし現状は行政が医療を一方的に進められないことや、関係者のまとまった合意のもと協力体制を確保し一体となって実践するというようなことができていない部分もあります。現状を踏まえながら可能なものから計画・評価・実践していくものが地域医療であると考え、私たち地域医療振興協会は地域医療に取り組んでいます。, 地域医療の課題や問題点は、地域医療を行ううえでのすべてのフェーズに存在します。行政にも、医療従事者にも、住民にも、です。地域医療の実践でもっとも大切なのはこの三者が合意できる医療を実現することです。しかし、実際には、医療の特質でしょうか、完全に満足しているということはありません。それはへき地だけでなく都市部でも同じです。, そこで重要になるのがいかに医療費を抑えながら皆が満足できる医療を実現するか、ということです。その解決策のひとつが、かかりつけ医構想です。日本もいずれはイギリスのNHS（国民保健サービス）のように予めかかりつけ医を選んで、基本的には人頭制でその医師にみてもらう、という形になるのかもしれません。, このNHSのようなかかりつけ医構想は、へき地では医療の効率化も期待できます。現在、日本の場合は診療科ごとに医師がわかれているため、一人の患者さんに対し何人もの専門医がかかりつけになっています。確かにはじめから専門医のところへ行けばレベルの高い治療を受けられ患者さんにとってはメリットがありますが、医療現場からみると時間もコストもかかってしまい非効率です。そこで総合診療医などのかかりつけ医によるプライマリ・ケア機能を高めて効率化を図る動きがへき地を中心にはじまっています。このあたりの議論は専門医認定の動向が大きく影響するでしょう。, 他にも、医療の効率化のために地域では電子カルテなどの医療情報を共有しようという動きもあります。電子カルテも進化しており、医師に診療介助・支援するシステムもできています。例をあげると、採血データを診断してデータの異常や医師に処方漏れなどがあった際に教えてくれるといったものです。アメリカのオレゴン健康科学大学ではすでに診療に活用されています。このようにAI（人工知能）の力を借りることで医療のボトムアップを図るという興味深いことが今、起きています。, 地域医療振興協会ではNDC（特定ケア看護師　（仮称））という、21区分（38行為）をすべて行うことのできる看護師の養成を2015年からはじめました。医師の手順書のもと、特定行為が可能な看護師を増やすことで医師の負担を減らし、また看護師の専門性を高めて医療の質の向上をねらいます。現在の法律では人口1500人以下の集落、300人以下の島では医師を置くことは難しい状況です。それでも住民からの要望はありますので、地域医療振興協会では1か所のみですが人口200人の島にも医師を派遣しています。しかし、1日3人程度しか患者さんは来ませんから、コスト面からすると厳しい点があることも否めません。, そこで先ほどのNDCと電子カルテシステム、テレビ電話会議システムを活用して過疎地域や医師を置くにはコスト的に難しい地域に、医師を派遣するのと遜色ない医療を提供していけるのではないかと考えています。我が国のような山間へき地離島の多い国ではこの取り組みは重要ではないでしょうか。, このように専門性の高い看護師とテクノロジーを組み合わせることで、医師不足解消の一助になるでしょう。専門性の高い看護師の例として、アメリカではへき地などで一定の手順書で診断や治療が行えるNP（特定看護師）と呼ばれる医師と看護師の中間に位置する職があります。日本では医師が行っている病棟の患者さんの入退院の管理なども手順書のもと、NPが行っており、治療計画を作るなど、診断・治療に際し高度な知識や技術を要するときは医師が担当しているようです。すべての診断・治療を医師が行うのではなくスタンダードな治療や看護師が管理できる患者さんの管理は、こうした訓練された専門性を持つ看護師などに任せ、医療効率と医療コスト、双方を改善する施策が現在の課題解決策として重要です。, すべての地域の医療に偏りが出ないよう、NDCや電子カルテシステムなどのITテクノロジー、そして地域医療振興協会が行っているヘリコプターによる離島への医師派遣など、さまざまな手法を駆使し、医療効率を高めることが地域医療にとって重要でしょう。地域医療振興協会の目的は医療の確保と質の向上を通じて地域の振興を図ることです。これからますます高齢化が進行し人口が減っていくことは明らかで、一部ではその状況を悲観的にみる向きもあります。しかしながら先ほど述べた医療効率を高める施策を実現できれば、安心して日本中どこでも皆さんが安心して生活し、充分な医療を受けられる仕組みができると考えています。, 約30年間にわたり全国のへき地を中心とした地域医療の確保と質の向上に尽力してきた。各地域の現場に見合った施設運営や医師派遣、独自の教育システムによる総合診療専門医の育成などに取り組んでいる。, 本ページにおける情報は、医師本人の申告に基づいて掲載しております。内容については弊社においても可能な限り配慮しておりますが、最新の情報については公開情報等をご確認いただき、またご自身でお問い合わせいただきますようお願いします。, なお、弊社はいかなる場合にも、掲載された情報の誤り、不正確等にもとづく損害に対して責任を負わないものとします。, 本サービスにおける医師・医療従事者などによる情報の提供は診断・治療行為ではありません。, 本サービス上の情報や利用に関して発生した損害などに関して、弊社は一切の責任を負いかねます。. そこで、このような地域的要因、医療資源不足に関連した医療格差の弊害を最小限に抑えるために取り組まれている保健活動の実態と、そのような地域のおける病院との連携体制や地区組織活動の実態等を … 超少子高齢化、人口減少といった社会情勢が進む中、医師・医療施設の偏在や医療・介護に対するニーズの増加など地域医療課題への解決が急がれる今日。こうした課題は、特に高齢者の多く住む地方の過疎地において、医療施設へのアクセスの利便性の面で大きな影響を及ぼしています。地域間のデータ格差解消や医療現場のリソースの最適化など、感染した場合でも安心・安全な患者管理の確立するために、 aiによる解析にかけ研究開発を進め、非接触での診断や、より早く正確な診断を可能にすることを目指しています。すべての富士通社員が、パーパスの実現を目指して、挑戦・信頼・共感からなる「大切にする価値観」、「行動規範」に従って日々活動し、価値の創造に取り組んでいきます。, 富士通のビジネスやテクノロジー、社員インタビューなどをご紹介しています。地域医療における専門医不足問題の解決を目指す株式会社Medii （本社：東京都渋谷区、代表取締役：山田裕揮、以下「Medii」）は、 2020年5月に独立系ベンチャーキャピタルのANRI(代表：佐俣アンリ)、株式会社ReBoost（代表取締役：河合聡一郎）、その他の個人投資家を引受先とした … コロナ禍により様々なものが変わろうとしています。人の働き方やビジネスプロセス、ビジネスモデル、そして多様なステークホルダーにどのような共通価値を提供するか。, 今、ニューノーマルの時代に向けて、想像力を働かせ、ビジネス全体を“Reimagine（再構想）”することが重要です。業種業界を問わず、この危機を乗り切ることができるよう、富士通はソリューションを提供していきます。, 富士通は強みであるAIやIoT、5G、セキュリティなどのテクノロジーと、強固な顧客基盤に支えられた業種業務ノウハウを活かして、お客様、社会が求める価値を実現するデジタルトランスフォーメーション（DX）を追求していきます。, 「働く」ということだけでなく、「仕事」と「生活」をトータルにシフトし、Well-beingを実現します。, 富士通が描く5G WORLD。ニューラルな5Gネットワークの創る4つのREALで、富士通は社会を変えていきます。, ICTインフラ全体の最適化で、デジタルトランスフォーメーション（DX）を支えるインフラを実現, オンプレミスからパブリッククラウドまで、お客様のビジネス価値最大化に向けた最適なICT環境をワンストップで提供します。, 世界に広がる富士通グループ約300社での対策と運用で得たノウハウで、情報を「守る」だけでなく「利活用」する環境を実現。お客様のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速します。, データ活用によりお客様とのデジタル接点を高度化。システム化に向けたコンサルティングからデータ分析、基幹システム連携、運用保守まで一気通貫で支援します。, 様々な業種・業態のお客様との取り組みのなかで得たノウハウに基づき、お客様のデジタルトランスフォーメーションをご支援します。, 昨今の人々の働き方や考え方、価値感の急激な変化に対応し、持続的な社会の実現を目指します。生活者の視点から社会に求められることを汲み取り、今まで接点がなかったモノ・コトをつなげ、生活者へ新たな価値を提供し、「Society5.0」の世界を実現します。, 最新テクノロジーとデリバリーモデルにより、ハイブリッドIT環境の全体最適化を実現するソリューション群。, お客様のビジネスに最適な、ハイブリッドIT環境の構築や運用サービスの提供により、ITシステムにおける運用負荷軽減、TCO削減、納期短縮を実現します。, 当社独自の高い技術力や幅広い業種ナレッジ、経験豊富なAI専門人材を強みに、お客様のビジネスに合わせたAI活用をご提案します。, FUJITSU Quantum-inspired Computing Digital Annealer（デジタルアニーラ）, 社会の様々な分野で存在する組合せ最適化問題を瞬時に解く新しいアーキテクチャのコンピュータです。, 競技のレベルアップから新しい観戦スタイルまで、3つのソリューション「スポーツのセンシング / AI」「スポーツデジタルマーケティング」「スタジアム / アリーナソリューション」で、スポーツ業界の発展に貢献します。, わたしたちのパーパスは、イノベーションによって社会に信頼をもたらし、世界をより持続可能にしていくことです, 富士通は、社会における富士通の存在意義「パーパス」を軸とした全社員の原理原則である「Fujitsu Way」を刷新しました。先進国の主な死亡原因は心臓病・ガン・脳溢血といった生活習慣病ですが、開発途上国では依然として下痢症・エイズ・肺炎・マラリア・結核・はしかなどの感染症で多くの人が命を落としています。. 地域間格差を分析した結果を紹介する｡ 2.医療の供給側の地域間格差医療の供給側については,医師数の偏在は日本だけではなく,先進諸国でも一般に見られる現象である｡一般に都市部とその近郊には十分な … 医療格差日本でも地域による医療格差が顕著ですが、アメリカではさらにひどい医療格差が広がっています。アメリカでは医療保険に8.5%が未加入で、新型コロナの検査すら大変な金額がかかります。コロナウィルスの検査を受けたところ、3000ドル(30万円！医療業界も例外ではなく、病気の診断などにAIを活用する動きが始まり、一部の疾患ではすでに実用化されています。. 以前は地域医療といえば、医師の不足している地域で新しい医療を展開することでしたが、より高齢化や過疎化が進む現代では新たな解決策が求められています。. 地域医療の問題点. 2）．地域格差に有効であった解決法は，「医療圏を越えた他病院との連携で救急車やヘリ搬送」が37（78.7％）と最も多く，「院内の連携で負担を減らす」が24（51.1％）と次に多く選択された（Table 2）．地域格差に関与する現高度経済成長の頃、日本の社会は「一億総中流」と言われ、格差が小さいとみられていました。しかし、バブル経済崩壊後の長い不況の時期に多くの人が格差を感じるようになりました。その一つに大都市と地方の地域格差があります。大都市への人口流入が続く一方で地方の過疎化が深刻化し「消滅可能性自治体」という言葉も生まれました。地域格差は、主に次のような面で生じていると考えられます。日本の医療を充実させるためには地域医療を推進していくことが重要となります。しかし、これを実現させるためにはさまざまな問題点を解決しなければいけません。～医療の地域格差の解消にも期待～. 今後世界は格差がなくなっていくといわれておりますが、裕福な日本においては、地域格差は広がるとみられています。この記事では、地域格差の原因・問題点と、解決策について論じていま … 医療費の地域差の原因を探ると、医療費の高い地域では「後期高齢者が高い頻度で長期間入院している」ことが分かり、不要な入院の是正、ベッド数の適正化などの対策が重要である―。「地域格差」と関連して起こる「医療格差」過疎化した地域で深刻化しているのが医療問題です。医療機関は人口の多い大都市には数多く存在します。そのため、そこに住んでいる人たちはケガや病気の場合でもすぐに治療を受けることが可能です。地域包括ケアシステムと地域医療連携の違いは？地域包括ケアシステムが、高齢者が住み慣れた地域で一体的に生活や医療・介護等をケアするシステムであることはわかりましたが、同じく地域という言葉のつく「地域医療連携」とは何が違うのでしょうか。現在の日本では、どうしても人口の多い都市部に大病院が集中し、過疎地域は病院が少なく、高度で最先端の医療は大病院で行われているという現状があります。つまり、住んでいる地域によって、受けられる医療レベルに地域格差が生じているのです。がんは、日本人の死因トップの病気であり、日本人の2人に1人はがんにかかり、 3人に1人ががんで死ぬと言われています。そのため、全ての日本人にとって、高度ながん医療が受けられるかどうかは重要な問題ですが高度ながん医療を行えるような規模の … 病院m&aが「経営課題の解決策」になる、4つの代表例. 病院m&aは、それ自体が目的ではありません。現状の経営課題を解決して、地域に医療を残していくための一つの手段に過ぎません。では、どんなときに病院m&aという手段が検討されるのでしょうか？ AI（人工知能）は、ディープラーニング（深層学習）による進化で広く認知され、あらゆる産業の分野で活用が進んでいます。. 日本が抱える将来の問題である「2025年問題」について、より詳しく学ぶための連載の第2回。2025年問題の概論を解説した第1回に続き、今回は「医療行政」について具体的に伺いました。政府は超高齢社会を迎えるこの国において、何をどのように実現しようとしているのでしょうか？准教授　松岡隆氏, 医療業界は病気にかかわる究極の個人情報を扱い、さらに法律や倫理問題など多くの壁が存在するため、最新テクノロジーの導入には慎重な部分があります。「端的なのはインターネットやデータベースで、他の業界や社会で当たり前になっていることがなかなか導入されません。医療は最先端のテクノロジーを導入していると思われがちですが、それは特化した部分だけです。医療は複雑だとよく言われますが、効率化が遅れているバランスの悪い業態だと思います」と松岡氏は指摘します。1つ1つの機器には非常に高度な技術が使われているだけに、松岡氏は「医療と情報テクノロジーはもっと融合すべきです」と話します。, しかし、松岡氏は医療現場でAIを活用するには、さらに高いハードルが存在するといいます。医療は命にかかわるだけに判断、診断することに最大の責任が求められます。しかし、AIは出した答えに対して責任を取れません。AIをどう活用するか、それが大きな問題になっています。, 一方、医療におけるAI活用のメリットについて、松岡氏は「AIは毎回求められたことを忠実に実行するうえ、疲れないところです。これは非常に大事なことです」と話します。人は疲れてくると細かいミスをするなど、パフォーマンスの差が激しくなります。当直明けだったり、たまたま仕事が重なったり、診察中に誰かに声をかけられ気が取られたりなど、医療現場では1つのミスが次のミスを生むことがあります。医療過誤や医療事故の原因は医師の知識や技術ではなく、そこの部分が多いといいます。技術に問題はなくても細かいミスの積み重ねが結果を悪くしてしまいます。その点では、AIは疲れることなく常に作業を実行します。ただし、AIの判断をそのまま採用するのではなく、それを管理する人が最終判断することが重要であり、松岡氏は「任せるのではなく人との両輪、やはり道具なのです。AIは信頼するけど信用してはだめです。あくまで補助でありアドバイスなのです」と話します。また、「AIは時に訳の分からない答えを出しますが、逆にこの答えがいいと気づくこともあります」とし、AIの人とは違う解釈、違った見方をするところにも期待しているといいます。, そこで、松岡氏がAIで注目しているのが、ディープラーニングだといいます。「ディープラーニングは再現性を持たせることが可能です。正しいことを教えれば、付随したことを自分で考えくれます。AIはまじめに学習するので、ちょっとしたズレを違うと判断して、私が気づかないことや見逃したことを教えてくれます」と話します。例えば、エコー（超音波動画像）診断にAIを活用して胎児の心臓で正常な部位の検出をしたとします。正常胎児の心臓構造には個体差が少なく、心臓の同じ位置に同じ弁や血管などの部位が存在します。正常の検出がなければ異常の可能性があるということです。松岡氏は「1次検査でのAIの優位性は人より高くなる可能性があります」と話します。, 医療におけるAI活用は、松岡氏によると特にアメリカが進んでいるといいます。例えば、患者の細胞からがんなどの異常を判断する病理学の分野です。日本は、スライドグラスに乗っている細胞を顕微鏡で人が目で見て判断していますが、それでは経験に依存する部分も大きく、人によって判断が変わる可能性もあります。アメリカではAIの画像解析処理技術を用いて細胞からがんの有無を自動的に検知し、検査のプロセスを効率化させることで人の曖昧さや疲れなどによる判断の差を排除しています。しかし、AIが出した診断の最終的な判断は人が行っています。「CTやMRI、レントゲンの画像診断でAIを活用するのは有効ですね。レントゲン検診の所見では、万に一つの異常があるかどうかです。これを人がすべて見て判断しています。決まりきった画像による所見の診断には、AIはすぐに活用できるでしょう」と松岡氏は語ります。そのうえで、「ルーティンワークのような部分を省略化できれば、医師は病気の原因は何か、どう治療するかというもっとコアな部分に専念できます」と話します。, 医療業界はその特殊性から最新テクノロジーの導入が進んでいませんでしたが、近年、日本の労働力不足という問題からも効率化、省略化を推進する必要性に直面しています。国家資格が必要とされる医療人は簡単に採用することはできません。医療現場の働き手が不足している中で、松岡氏は「最初から最後まで、情報収集から何から何まで、それを人がやるのは効率的ではありません。AIに人が判断を下す手前までの情報整理や診断・治療候補の提示をしてもらうようなサポートあれば、医師は根拠を持って診断・治療を行うことができると思います。仮に、医師1人では情報処理や検索比較にかかる時間から1日20人しか患者を診断・治療することができないとします。そこで、AIによりその掛かる時間が短縮されれば、その何倍の数の患者を診療できるだけでなく、その診断と治療には根拠のあるデータがあるので、自信もって診療することが出来ます。そうなれば医療はもっと先へ進むと思います」と力説します。労働力不足解決だけでなく医療の質の向上にも、AI活用は今後必須となるでしょう。, AI活用は医療技術の個人差と地域格差の解消にも期待できます。松岡氏のエコー診察技術は、約25年をかけて磨いてきた技術であり、どの部位がどこに映るのか映らないのかを熟知した職人技と言えます。言い換えると、エコー検査は、部位や断面をうまく映し出すことが難しく、技術が必要とされます。「機器は進歩していますし、若い先生は技術の習得もとても早いです。しかし、エキスパート1名を育てるには経験というある程度の時間が必要なのです」と話します。松岡氏はAIの活用が技術の個人差を埋めてくれる可能性があるといいます。また、松岡氏が開発したAIシステムは一般的なエコー技術のみで働くように設計されています。もちろん高性能のエコー機器にはいろんなアプリケーションが搭載されているのでそれを利用しない手はありません。しかし、基本性能の機器で使えるシステムは汎用性が高く、広く浸透し利用されるでしょう。つまり、それは個人の技術のギャップを埋めるだけではなく、地域格差をなくすことができます。「一般的なエコー機器にAIが普及すれば、専門医ではなくでもエコー機器の最低限の知識と経験がある人なら、内科医や助産師であってもAIが検知した画像から病気を持つ可能性のある胎児を見つけることが可能となります。AIが教えてくれた患者を専門の医師を紹介する判断も早くできるようになり、エキスパートのいない地域でも質の高い検査を提供することができます」と松岡氏。AIにより胎児の心臓異常を見つけることが出来れば、出生直後から治療がスタートでき、生存率が劇的に向上するといいます。, AIなどのテクノロジーの導入は、医療現場を大きく変える可能性を持っています。ただし、医療現場では必ずイレギュラーが発生します。そのイレギュラーに対して、どうセーフティーネットをつくるかも重要となります。しかし、日々の業務に追われている医師の現状を鑑みても、医療とテクノロジーの融合は不可欠で、間もなくAIが医師の優秀な「同僚」または「後輩」としてサポートしてくれる時代がくるでしょう。, 高精度な文書翻訳をセキュアに利用 (Zinrai Translation Service), コンタクトセンターのナレッジ検索を効率化（Contact Center Knowledge Assistant）, 中長期環境ビジョン『FUJITSU Climate and Energy Vision』. 医療における地域格差問題をitの力で解決しようとする嗣江さんに、現在の医療が抱える課題や取り組みなどをお聞きしました。地域医療格差という課題 ———解決すべき地域医療格差とは、具体的にどのような課題があるのでしょうか？院内感染防止も地域格差も、オンラインが解決？遠隔医療の最前線オンライン診療に必要なものは医師とクリニックの「理念」加藤浩晃先生に聞く、アフターコロナの医療DX その場に医師がいなくても患者に適切な医療を提供できる機能を備えたヘルスケアモビリティは、医師不足や医療の地域格差を解決する可能性を備えています。健康格差とは、「地域や社会経済状況の違いによる集団における健康状態の差のこと」を言います。健康は遺伝子や生活習慣だけでなく、その人の社会経済的な地位をはじめとする社会的な要因によっても左右されます。例えば、生涯で受ける教育の年数が短い人は、年数が長い人より、死亡リスクが約1.5 倍高く、所得が少ない人は、所得が多い人より死亡リスクが2倍近く高いという研究結果も発表されています。こうした差は健 … 「地域医療がかつてない危機に瀕している」－これは地域医療の最前線で奮闘されている看護職員の皆さんが日々実感されていることです。私は現在診療の現場に戻っていますが、3年前までの24年間は、道議会議員として北海道の地域医療に

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