1. 医療安全対策技術の開発と活用の視点

(2014年11月26日 13:00〜14:15)

来秋には医療事故調査制度が本格的に動き出す。医療安全ヘの取り組みが再びクローズアップされることであろう。これまで日本では、人的組織面からの医療安全に力を入れてきた。今後は、ICTやロポット技術などによって医療安全対策の技術革新が図られていくであろう。米欧では医療安全分野は注目のベンチャービジネス分野であり、ベンチャー企業による製品やシステムの開発が熱を帯びてきている。

1. 日本:来秋発足する院内事故調査制度ヘの対応について
2. 米国における医療安全対策技術の紹介
3. 欧州における医療安全対策技術の紹介
4. まとめ-医療安全技術開発の今後の方向性

2. 画像診断が威力を発揮する医療事故の原因究明

(2014年11月26日 14:25〜15:40)

2012年6月に死因究明二法が成立し、死因究明におけるAi (オートプシー・イメージング) の重要性が社会的にも認められるようになってきた。病院内での死亡に関しては診療関連死が、病院外の死亡に関しては、小児虐待を含めた犯罪見逃しがその大きな対象となる。
特に、診療関連死については、医療介護総合推進法が2014年6月18日参院本会議で可決、成立した。この中では、医療事故調査制度の枠組みが初めて法制化され、全国約18万カ所の病院、診療所に加え、助産所も対象となる。実際の運用については、2015年10月に始まる予定である。
現時点では、診療行為に関連した予期せぬ死亡事例が発生した場合、院内調査をおこない、第三者機関 (医療事故調査・支援センター) への届け出、院内調査の結果を報告することとなっている。ただし、この調査には医療機関側の判断だけではない客観性と公平性が不可欠であり、内部調査で事故隠しや個人への責任転嫁がないことが必須となる。これらを担保するための手段としては、Aiが最も有用である。また単に院内でAiを行い放射線科医が読影するだけではなく、読影に関しては第三者機関に依頼することが、客観性、公平性をまもるため、また遺族からの信頼を勝ち得るためにも必要となる。Ai情報センターの役割や実績についても解説する。

1. Aiとは
   1. Aiの歴史
   2. 日本は死因不明社会
2. 医療事故におけるAi
   1. 死因究明2法
   2. 医療介護総合推進法と医療事故調
3. Ai情報センターの役割
   1. Ai情報センターとは
   2. Ai情報センターの役割と実績
4. 症例提示
   1. 生体鑑定事例
   2. Ai鑑定事例

3. 調剤過誤をゼロにせよ!調剤室のロボット化

(2014年6月18日 15:45〜17:00)

1. 調剤業務の分類とロボット (自動化装置)
2. 調剤鑑査システムの変遷
   1. 古くからあった散薬鑑査
   2. 最近盛んな錠剤の画像鑑査
   3. ウェアラブル・ピッキングの可能性
3. 処方内容自体の監査支援
   1. 医薬品データベースの活用
   2. 抗がん剤のレジメンもチェック
4. 抗がん剤調製のロボット化で薬剤師を守る時代
   1. リスクと不安を抱えた業務
   2. ロボットは過誤を抑制し薬剤師を守る