「紙のカルテや紹介状のデータ入力に毎日追われている」
「手書き文字の読み取りミスが多く、確認作業に時間がかかる」
こういった悩みを持っている医療従事者の方も多いのではないでしょうか？
本記事では、医療現場におけるOCR導入のメリットや具体的な活用シーン、失敗しないツールの選び方について解説しました。
医療業界のDXを推進し、業務効率化を実現するための具体的なツールもご紹介します。
こちらはDX導入の完全な手順、メリット、成功事例までを解説した記事です。 合わせてご覧ください。
きっと現場の負担軽減に役立つと思いますので、ぜひ最後までご覧ください。
なぜ今、医療業界でOCRの導入が必要とされているのか
ここからは、医療業界でOCR導入が急務とされている背景を4つ紹介します。
- 紙の書類や手書き文字が減らない医療現場の現状
- 膨大なデータ入力業務による長時間労働と人手不足
- 入力ミスの防止と医療安全の確保
- 電子カルテ連携など医療DX推進の足がかりとして
OCR技術を活用することで、アナログな業務フローをデジタル化し、医療従事者が本来の業務に集中できる環境を作ることが可能です。
それでは、1つずつ順に解説します。
紙の書類や手書き文字が減らない医療現場の現状
医療現場は、依然として紙文化が根強く残っています。紹介状（診療情報提供書）、問診票、同意書、検査結果票など、患者一人ひとりに対して発生する書類の量は膨大です。特に高齢の患者が多い地域医療では、他院からの紹介状がFAXや郵送で届くことも多く、これらを電子カルテに手入力する作業が発生します。
完全にペーパーレス化することが理想ですが、法的な保存義務や他院との連携の都合上、紙を完全になくすことは容易ではありません。そのため、紙の情報を効率的にデジタルデータ化するOCR（光学文字認識）技術が、現実的な解決策として注目されています。OCRを導入することで、スキャンした画像データから文字情報を自動抽出し、テキストデータとして活用できるようになります。
こちらは医療現場におけるペーパーレス化の実態について調査した記事です。 合わせてご覧ください。 https://www.atled.jp/wfl/article/detail/58171/
膨大なデータ入力業務による長時間労働と人手不足
医療事務や看護師、医師にとって、書類作成やデータ入力などの事務作業は大きな負担となっています。特にレセプト（診療報酬明細書）作成時期や、多くの新患が訪れる時間帯には、入力業務だけで数時間を要することも珍しくありません。このような事務作業の負荷は、長時間労働や残業の常態化を招き、医療従事者の疲弊につながっています。
さらに、医療業界は慢性的な人手不足に悩まされています。限られた人員で質の高い医療を提供するためには、ノンコア業務であるデータ入力を自動化し、業務効率を劇的に向上させる必要があります。OCRの導入は、人が行う入力作業をAIが代行することを意味し、貴重な人的リソースを患者ケアなどのコア業務へ振り向けることを可能にします。
入力ミスの防止と医療安全の確保
手入力による作業には、どうしてもヒューマンエラーがつきものです。カルテへの転記ミス、薬剤名の入力間違い、数値の桁間違いなどは、最悪の場合、医療事故につながるリスクがあります。特に忙しい現場では、確認作業がおろそかになりがちで、ミスが発生する確率は高まります。
高精度なOCR、特にAI技術を活用したAI-OCRを導入することで、読み取り精度が飛躍的に向上し、手入力によるミスを大幅に削減できます。もちろん最終的な目視確認は必要ですが、ゼロから手打ちするのと比較して、確認作業の負荷も精神的なプレッシャーも軽減されます。正確なデータ化は、医療安全の確保という観点からも非常に重要です。
こちらは医療事故情報やヒヤリハット事例の統計データです。 合わせてご覧ください。 https://gemmed.ghc-j.com/?p=69905
電子カルテ連携など医療DX推進の足がかりとして
政府が推進する「医療DX」において、データの利活用は中心的なテーマです。しかし、データが紙媒体のままでは、集計や分析、他システムとの連携が困難です。OCRによって紙の情報を構造化されたデジタルデータに変換することは、医療DXの最初の一歩と言えます。
例えば、OCRで読み取ったデータをCSV形式で出力し、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と連携させて電子カルテに自動登録する仕組みを構築できれば、業務フローは劇的に変わります。
マイナンバーカードによるオンライン資格確認が原則義務化され、電子処方箋や電子カルテ情報共有サービスの普及が進む中で、残存する紙データをいかにデジタル化しておくかは、医院経営において重要な戦略となります。
こちらは政府による医療DX推進の工程表と現状をまとめた資料です。 合わせてご覧ください。 https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/digital_gyozaikaikaku/pdf/torimatome_honbun.pdf
医療現場でOCRが活躍する具体的な業務シーン
ここからは、実際に医療現場でOCRがどのように活用されているのか、具体的なシーンを4つ紹介します。
- 紹介状（診療情報提供書）のデータ化と取り込み
- 手書きの問診票や同意書の読み取り
- 公費受給者証や資格確認書の登録業務
- 健康診断結果票や検査データの入力
これらの業務は定型的でありながら件数が多く、OCR導入による費用対効果が出やすい領域です。
それでは、1つずつ順に解説します。
紹介状（診療情報提供書）のデータ化と取り込み
地域連携室や医療事務部門において、最も負荷が高い業務の一つが紹介状の処理です。他院から送られてくる紹介状はフォーマットが統一されておらず、手書きで記述されている場合も多々あります。これまでは、医師や事務員が内容を目視で確認し、必要な情報を電子カルテのサマリーに入力していました。
OCRを導入することで、スキャンした紹介状から「患者氏名」「生年月日」「傷病名」「処方内容」「紹介目的」などの主要な項目を自動で抽出できます。特にAI-OCRであれば、異なるレイアウトの帳票でも項目を特定して読み取ることが可能です。これにより、紹介状の登録にかかる時間を大幅に短縮し、医師が診療前に情報を把握するスピードも向上します。
手書きの問診票や同意書の読み取り
初診時に患者が記入する問診票には、既往歴、アレルギー情報、服用中の薬、主訴など、診療に不可欠な情報が詰まっています。しかし、患者の手書き文字は、くせ字や乱筆であることも多く、判読や入力に時間がかかるのが課題でした。手術や検査の同意書なども同様に、紙での保管と管理が煩雑になりがちです。
最新のAI-OCRは、手書き文字の認識精度が非常に高く、チェックボックスの選択有無や丸囲みなどの記号も認識できます。問診票をOCRで読み取り、そのデータを電子カルテにインポートすれば、診察室で医師が改めて入力し直す手間が省けます。また、タブレット問診の導入が難しい高齢者層に対しても、紙の問診票を使い続けながらデジタル化の恩恵を受けることができるというメリットがあります。
公費受給者証や資格確認書の登録業務
マイナ保険証の利用が基本となりましたが、公費受給者証は依然として紙媒体が多く、種類も複雑で有効期限や負担割合の確認に手間がかかります。また、マイナ保険証を持たない患者が持参する「資格確認書」の手入力も、入力ミスの許されない業務の一つです。
OCRを活用してこれらをスキャンすれば、複雑な公費の番号や有効期限を一瞬でテキストデータ化できます。これにより、受付での目視確認と手入力の負担が大幅に軽減され、レセプト返戻（請求の差し戻し）のリスクも低減できます。入力データに不整合がないかのアラート機能を持つシステムであれば、さらなる対策として有効です。
健康診断結果票や検査データの入力
健康診断や人間ドックの結果入力も、膨大な数値を扱うため神経を使う作業です。特に、外部の検査機関から紙で結果が返ってくる場合や、過去の健診結果（紙媒体）との比較を行いたい場合に、手入力の手間がボトルネックとなります。項目数が多く、数値の羅列であるため、一行ずれて入力してしまうなどのミスも起きやすい業務です。
OCRを使えば、特定のフォーマットに従って検査数値を自動で読み取り、健診システムへ取り込むデータを作成できます。血液検査、尿検査、身体測定などの数値を自動抽出することで、転記作業をゼロに近づけることができます。これにより、健診結果の通知書作成までのリードタイムを短縮し、受診者へのサービス向上につなげることが可能です。
失敗しない医療用OCRツールの選び方
ここからは、自院に合った医療用OCRツールを選ぶためのポイントを4つ紹介します。
- 手書き文字やクセ字の認識精度（識字率）は十分か
- 医療専門用語や特殊なフォーマットに対応しているか
- 電子カルテやレセコンとスムーズに連携できるか
- 患者の個人情報を守るセキュリティ対策は万全か
ツール選びを間違えると、かえって修正の手間が増えてしまうこともあります。
それでは、1つずつ順に解説します。
手書き文字やクセ字の認識精度（識字率）は十分か
医療現場でOCR導入を成功させる最大の鍵は「識字率」です。活字だけでなく、患者や医師が書いた手書き文字をどれだけ正確に読み取れるかが重要です。特に高齢者の震えた文字や、医師特有の走り書きなどは、従来のOCRでは認識が困難でした。
選定の際は、生成AIやディープラーニング技術を用いた最新の「AI-OCR」を検討してください。これらは大量の文字データを学習しているため、手書き文字の認識精度が飛躍的に高く、前後の文脈から文字を推測して補正する機能を持つものもあります。無料トライアルなどを利用し、実際の現場にある、読み取りにくそうな手書き書類を使ってテストを行うことを強くおすすめします。
こちらは生成AIの企業導入について、メリットから活用事例まで網羅的に解説した記事です。 合わせてご覧ください。
医療専門用語や特殊なフォーマットに対応しているか
一般的なビジネス文書と異なり、医療現場の書類には専門用語や略語、独特な単位（mg、dLなど）が頻出します。一般的なOCRソフトでは、これらの専門用語を誤変換してしまう可能性があります。そのため、医療用語辞書を搭載しているか、あるいはユーザー辞書の登録が容易なツールを選ぶことが望ましいです。
また、医療文書は定型的なものばかりではありません。診療情報提供書や検査報告書は医療機関ごとにレイアウトが異なります。非定型帳票（フォーマットがバラバラな書類）に対応しているかどうかも重要なチェックポイントです。どこに何が書かれているかをAIが自動で判断し、必要な項目（氏名や病名など）だけを抽出できる「特化型」の機能があると便利です。
電子カルテやレセコンとスムーズに連携できるか
OCRでデータを読み取っても、そのデータを電子カルテやレセコン（レセプトコンピュータ）に手動でコピペしていては、効率化の効果は半減してしまいます。OCRツールが出力するCSVデータなどを、お使いの電子カルテシステムがスムーズに取り込めるかを確認する必要があります。
API連携が可能であれば、ファイルの受け渡し操作すら不要になり、スキャンするだけで自動的にシステムへデータが飛ぶようなシームレスな連携も可能です。導入前に、現在利用している電子カルテベンダーやOCRベンダーに問い合わせて、連携実績や具体的な連携方法（CSV連携、API連携、RPA連携など）を確認しておきましょう。
患者の個人情報を守るセキュリティ対策は万全か
医療機関が扱う情報は、極めて機微な個人情報（要配慮個人情報）です。OCR処理のためにデータをクラウド上のサーバーにアップロードする場合、その通信経路や保管状態のセキュリティは万全でなければなりません。
厚生労働省の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」に準拠しているかを確認することが不可欠です。具体的には、通信の暗号化、IPアドレス制限、アクセスログの管理、データの国内保存（データセンターの場所）、学習データへの利用拒否設定などがチェック項目となります。クラウド型に不安がある場合は、院内のネットワーク内だけで完結するオンプレミス型のOCRツールも選択肢に入ります。
こちらは生成AIの社内規定について、策定のポイントからひな形まで網羅的に解説した記事です。 合わせてご覧ください。
医療分野に特化したおすすめOCRツール5選
ここからは、医療現場での導入実績が豊富で、機能性に優れたおすすめのOCRツールを5つ紹介します。
- DX Suite（AI inside株式会社）
- スマートOCR（株式会社インフォディオ）
- AI Read（アライズイノベーション株式会社）
- Rossoの医療従事者向け専用OCRサービス
- RoboTANGO（RPAとのセット活用）
それぞれのツールの特徴を理解し、自院の課題解決に最適なものを選びましょう。
それでは、1つずつ順に解説します。
DX Suite（AI inside株式会社）
DX Suiteは、AI-OCR市場でトップクラスのシェアを誇るサービスです。最大の特徴は、圧倒的な手書き文字認識精度です。数多くの導入実績から蓄積された学習データにより、くせ字や訂正印が重なった文字でも高い精度で読み取ることができます。
直感的に操作できるユーザーインターフェースも魅力で、IT専門のスタッフがいないクリニックでも設定や運用が容易です。「Intelligent OCR」機能により、さまざまな帳票定義が可能で、医療現場の多種多様なフォーマットに対応できます。クラウド型が基本ですが、セキュリティ要件の厳しい環境向けに「AI inside Cube」というエッジAI端末も提供しており、オンプレミス環境での利用も可能です。
スマートOCR（株式会社インフォディオ）
スマートOCRは、特に非定型帳票の読み取りに強みを持つAI-OCRです。スマートフォンで撮影した画像や、歪みのある画像からもデータを抽出できる高度な補正機能を持っています。医療現場では、様々なフォーマットの請求書や領収書、あるいは他院からの紹介状などの処理に適しています。
また、データ抽出後に特定のルールに基づいてデータを加工・出力する機能も充実しており、電子カルテシステム側で取り込みやすい形式に変換する手間を省けます。オンプレミス版やプライベートクラウド版も用意されているため、セキュリティポリシーに合わせて導入形態を選択できる点も医療機関にとって安心材料となります。
AI Read（アライズイノベーション株式会社）
AI Readは、手書き文字、活字の両方に対応し、オンプレミス（スタンドアロン）環境でも利用可能なAI-OCRです。インターネットに接続できない閉域網のネットワーク環境下にある電子カルテ端末でも、AIによる高精度な文字認識機能を利用できるのが大きなメリットです。
定型帳票はもちろん、非定型帳票の読み取りにも対応しており、読み取ったデータを確認・修正するための画面も見やすく設計されています。導入コストも比較的手頃なプランから用意されており、スモールスタートしたい中小規模の病院やクリニックにも適しています。学習機能により、使えば使うほど認識精度が向上していくのも特徴です。
Rossoの医療従事者向け専用OCRサービス
株式会社Rossoは、AIや機械学習を活用したシステム開発を得意とする企業で、特に「超解像OCR」という独自技術を持っています。これは、手ブレやピンボケした不鮮明な画像でも、AIが画質を鮮明化してから文字認識を行う技術で、急いで撮影した資料や画質の悪いFAX文書などの読み取りに威力を発揮します。
また、パッケージ製品の導入だけでなく、医療機器ごとの専用OCR開発や、特定の業務フローに合わせたオーダーメイドのAI開発にも対応しています。既存のOCRソフトではどうしても読み取れない特殊な医療データや、独自の電子カルテシステムとの複雑な連携が必要な場合には、Rossoのような開発力のあるパートナーに相談することで、最適なソリューションが得られるでしょう。
こちらは医療従事者向けOCRの開発技術や精度検証データです。 合わせてご覧ください。 https://www.rosso-solution.com/ai-3/
RoboTANGO（RPAとのセット活用）
RoboTANGO（ロボタンゴ）は、OCRツールそのものではなく、OCRと連携して威力を発揮するRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）ツールです。OCRはあくまで「文字をデータ化する」までが役割ですが、RPAはそのデータを「システムに入力する」作業を自動化します。
RoboTANGOは、プログラミング知識がなくても録画機能を使って簡単にロボットを作成できる初心者向けのRPAです。例えば、「DX Suiteで読み取ったCSVデータを、RoboTANGOが自動で電子カルテの該当項目に入力して保存する」といった一連の流れを完全自動化できます。OCR単体での導入よりも、RPAを組み合わせることで、業務効率化の効果は何倍にも膨れ上がります。
こちらは医療業界におけるRPA導入の成功事例と効率化のメリットを解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://robotango.biz/knowledge/rpa-medical/
OCRとRPAを連携させてさらに業務を自動化する
ここからは、OCRとRPAを組み合わせることで実現できる、高度な業務自動化の仕組みについて3つ紹介します。
- スキャンから電子カルテ入力までを全自動化する仕組み
- 検査データのアップロードと処方情報の抽出
- 入金情報と電子カルテ収納情報の突合・消込作業
単にデータ化するだけでなく、その後の処理まで自動化することで、真の「業務ゼロ」を目指せます。
それでは、1つずつ順に解説します。
スキャンから電子カルテ入力までを全自動化する仕組み
OCR単体では、読み取った結果のCSVファイルがフォルダに保存されるところで処理が終わります。人間はそのファイルを開き、内容を確認して、電子カルテやレセコンの画面を開いてコピペやインポート作業を行う必要があります。RPAを連携させれば、フォルダにCSVが保存されたことを検知し、自動的にRPAが起動します。
RPAは人間と同じようにマウスやキーボードを操作できるため、電子カルテを立ち上げ、ログインし、患者検索を行い、OCRで読み取ったデータを適切なフィールドに入力して保存ボタンを押す、という一連の動作を代行します。これにより、スタッフは紙をスキャナにセットするだけで、入力業務が完了するようになります。
検査データのアップロードと処方情報の抽出
外部の検査会社から届く検査結果データや紙の報告書を、自院のシステムに取り込む際にもOCRとRPAの連携が役立ちます。OCRが検査値や異常値判定を読み取り、RPAがその値を電子カルテの検査結果欄に入力します。さらに、RPAにあらかじめルールを設定しておけば、「血糖値が基準値を超えている場合は、医師への申し送りコメント欄に『要確認』と入力する」といった判断を伴う補助作業も可能です。
また、紙のお薬手帳や紹介状から現在の処方情報をOCRで読み取り、RPAが自院の採用薬コードに変換して入力補助を行うといった活用も進んでいます。これにより、転記ミスを防ぎながら、服薬指導や処方設計に必要な情報を迅速に準備できます。
入金情報と電子カルテ収納情報の突合・消込作業
会計窓口業務や経理業務においても、この組み合わせは強力です。例えば、銀行振込で支払われた健診費用や、国保連・基金からの入金情報をOCR（または通帳データの取り込み）でデジタル化します。そのデータと、電子カルテや医事会計システム上の請求データ（未収金データ）をRPAが一行ずつ照らし合わせ、金額が一致すれば「入金済み（消込）」の処理を行います。
数千件に及ぶデータの突き合わせを目視で行うのは大変な労力ですが、RPA×OCRであれば夜間に自動で処理を実行できます。不一致データのみをリストアップし、翌朝スタッフが確認する運用にすれば、経理担当者の負担は劇的に軽減されます。
医療機関におけるOCR導入の成功事例と効果
ここからは、実際にOCRを導入して成果を上げた医療機関の事例を3つ紹介します。
- OCRとRPAの併用で年間1,800時間の作業時間を削減
- 外部委託していた入力業務を内製化しコストを削減
- 手書き問診票のデジタル化で患者の待ち時間を短縮
具体的な数字や変化を知ることで、自院での導入イメージが湧きやすくなるはずです。
それでは、1つずつ順に解説します。
OCRとRPAの併用で年間1,800時間の作業時間を削減
ある総合病院では、年間約4万枚に及ぶ診療情報提供書の処理に追われていました。従来は事務職員が手入力を行っていましたが、AI-OCRとRPAを導入して連携させた結果、スキャン業務以外の入力工程をほぼ自動化することに成功しました。
その結果、入力作業にかかっていた時間は年間で約1,800時間も削減されました。これは職員約1名分の年間労働時間に相当します。削減された時間を活用して、患者対応の質向上や、医師事務作業補助者の配置充実など、より付加価値の高い業務に人員を再配置することができました。
こちらはRPAとAI-OCR導入により1,800時間を削減した詳細な事例記事です。 合わせてご覧ください。 https://robotango.biz/case/heiikukai/
外部委託していた入力業務を内製化しコストを削減
大量の健診結果データの入力を、外部のデータ入力業者に委託していたクリニックの事例です。委託コストが年間数百万円かかっていた上、データが納品されるまでに数日のラグがあることが課題でした。そこで、高性能なAI-OCRを導入し、院内でデータ化を行う運用に切り替えました。
AI-OCRの読み取り精度が高いため、院内スタッフによる確認修正作業は最小限で済み、業務負荷を大きく増やすことなく内製化を実現しました。これにより、外部委託費用の大幅なカットに成功しただけでなく、健診当日に結果データの一部を患者に渡せるようになるなど、サービスのスピードアップにもつながりました。
手書き問診票のデジタル化で患者の待ち時間を短縮
ある内科クリニックでは、初診患者の問診票情報を電子カルテに入力する間、患者を待合室で長く待たせてしまっていました。AI-OCRを導入し、問診票をiPadで撮影するかスキャナに通すだけで、即座にテキストデータ化される仕組みを構築しました。
これにより、受付スタッフが問診票を見ながら手打ちする時間がなくなり、カルテ作成までの時間が半分以下に短縮されました。医師も診察開始前に詳細な問診内容を電子カルテ画面ですぐに確認できるため、診察がスムーズに進み、結果として患者の平均待ち時間が15分以上短縮されるという大きな効果が生まれました。
こちらはAI-OCRを活用して窓口業務を短縮した事例記事です。 合わせてご覧ください。 https://www.pfu.ricoh.com/dynaeye/product/dynaeye11/casestudy.html
医療現場の「思考停止」を脱却せよ！AI-OCRで「救われる病院」と「疲弊する病院」の決定的違い
毎日、山のような紹介状や問診票を手入力しているあなた、その業務フローで本当に患者の命を守れていますか？実は、アナログな入力作業を続けることは、医療従事者の脳を疲弊させ、医療安全を脅かす「思考停止」状態を招いているかもしれません。最新の医療DXの現場では、AI-OCRを単なる「文字読み取りツール」ではなく、「医療安全と働き方改革の切り札」として使いこなしています。この記事では、「疲弊する病院」と「救われる病院」の分かれ道を、具体的なテクニックを交えながら解説します。
【警告】手入力業務が医療現場を「殺す」かもしれない
「手打ちの方が確実だ」――。もしそう思っていたら、それは危険なサインです。研究によると、人間が単純作業に従事する時間が長くなるほど、注意力が散漫になり、ヒューマンエラーの発生率が急激に上昇することがわかっています。
これは、脳のリソースを本来注ぐべき「患者の観察」や「臨床判断」ではなく、「文字の転記」という単純作業に浪費している証拠です。この状態が続くと、次のようなリスクが考えられます。
- 医療事故の誘発： 薬剤名や数値の入力ミスが、重大なアクシデントに繋がる。
- 患者サービスの低下： 事務作業に追われ、患者への説明やケアの時間が削られる。
- 離職率の増加： 終わらない残業による疲弊が、貴重な医療スタッフを現場から去らせる。
便利なツールを使わず、精神論でカバーしようとするうちに、組織全体の「医療の質」が低下していく可能性があるのです。
引用元：
厚生労働省も「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」において、情報の正確性確保と業務効率化の重要性を指摘しています。ヒューマンエラーによる医療事故防止の観点からも、デジタル技術の活用が推奨されています。（厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」）
【実践】AI-OCRを「医療の武器」に変える次世代の使い方
では、「救われる病院」はAI-OCRをどう使っているのでしょうか？彼らはツールを「入力代行機」ではなく、「スタッフを事務作業から解放するパートナー」として利用しています。ここでは、明日から検討できる3つの「賢い」活用法をご紹介します。
使い方①：紹介状処理を「秒速」にする
地域連携室の業務を圧迫する紹介状。これを一枚ずつ目視で確認し、手打ちするのは時間の浪費です。AI-OCRを導入し、スキャンするだけで「患者ID」「病名」「処方歴」を自動抽出するフローを構築しましょう。医師は入力の手間から解放され、診療前の情報把握に全集中できるようになります。
使い方②：手書き問診票を「即時データ化」する
高齢の患者が多い現場では、タブレット問診の導入が難しい場合があります。しかし、紙の問診票を使い続けながらデジタル化の恩恵を受けることは可能です。AI-OCRで手書き文字を読み取り、電子カルテに自動転記させることで、受付スタッフの負担をゼロに近づけ、患者の待ち時間を大幅に短縮できます。
使い方③：RPAと組み合わせて「完全自動化」を実現する
OCRでデータ化しただけでは片手落ちです。RPA（ロボットによる自動化）と連携させ、電子カルテへの登録ボタンを押す作業までを無人化しましょう。例えば、健診センターなどでは、検査結果の読み取りからシステム登録までを夜間に自動で行うことで、翌朝には確認作業のみを行うという「超効率化」が実現されています。
まとめ
医療現場における人材不足や長時間労働、そして医療安全の確保は喫緊の課題であり、AI-OCRをはじめとするデジタル技術の活用はもはや避けて通れません。
しかし、現場からは「どのツールを選べばいいかわからない」「セキュリティや導入設定が不安」といった声も多く聞かれます。
そこでおすすめしたいのが、Taskhub です。
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しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、機微な個人情報を扱う医療機関でも安心のデータセキュリティが確保されており、情報漏えいの心配もありません。
さらに、AIコンサルタントによる手厚い導入サポートがあるため、「ITに詳しいスタッフがいない」という医療機関でも安心してスタートできます。
導入後すぐに効果を実感できる設計なので、複雑なプログラミングや高度な知識がなくても、すぐに業務効率化が図れる点が大きな魅力です。
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