News Note · IDAEO AI News

#Corporate press release

『【再放送】医療現場の退院サマリ作成、患者・診療情報を生成AIでどう安全に活用する?』というテーマのウェビナーを開催

Original-language title

Publisher:

TL;DR · What this means

医療現場では、患者基本情報や診療記録から必要な情報を抽出・要約し、退院サマリを作成する業務にも生成AIの活用が期待されています。一方、患者・診療情報は機微性の高い個人情報であり、外部の生成AIサービスへ入力することには懸念があります。本セミナーでは、患者・診療情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。

(Excerpt from the original lead, not a rewrite)

Story Text

Full English translation is in progress; the text below is the original.

詳細・参加申込はこちら

■患者・診療情報を外部に出さず、生成AIを医療の実業務へ活用するには 医療現場では、患者基本情報や診療記録から必要な情報を抽出・要約し、退院サマリを作成する業務にも生成AIの活用が期待されています。一方、患者・診療情報は機微性の高い個人情報であり、外部の生成AIサービスへ入力することには懸念があります。 本セミナーでは、患者・診療情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。エフサステクノロジーズの「Private AI Platform on PRIMERGY(PAPP)」を活用し、患者基本情報と診療記録から退院サマリを作成する具体的な導入事例をご紹介します。 医療・ヘルスケア分野の方はもちろん、機密性の高い実データを生成AIで安全に活用したい他業種の方にも、自社・自組織の業務へ置き換えて考えていただける内容です。

■こんな立場の方/こんな課題を感じている方におすすめ ・医療機関・ヘルスケア分野の情報システム/DX推進/IT企画部門で、生成AI活用の企画・導入を担当している方 ・患者情報や診療記録を活用した生成AIの業務適用を検討している方 ・患者・診療情報を外部の生成AIサービスへ入力することに懸念がある方 ・生成AIを導入・検討しているものの、実際の診療データを使う業務まで活用を広げられていない方 ・医療分野に限らず、外部に出しづらい機密データを生成AIで活用したい方

■本セミナーで持ち帰れること 生成AIを医療業務へ広げるためには、単に「AIで何ができるか」だけではなく、そこで必要となる患者情報や診療記録をどのように安全に扱うかまで考える必要があります。 本セミナーでは、退院サマリ作成という具体的な導入事例を通じて、外部に出しづらい患者・診療情報をローカルLLMで扱い、生成AIを実業務へ活用するイメージを具体化します。 「生成AIを使いたい。しかし、本当に効率化したい医療業務ほど、扱うデータの機微性が高い」 そんな壁を感じており、一般的な生成AI活用から、自組織の実データを使った業務活用へ一歩進めたい方は、ぜひご参加ください。

■主催・共催 エフサステクノロジーズ株式会社 ■協力 マジセミ株式会社

詳細・参加申込はこちら

マジセミは、今後も「参加者の役に立つ」ウェビナーを開催していきます。

過去セミナーの公開資料、他の募集中セミナーは▶こちらでご覧いただけます。

マジセミ株式会社

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号 お問合せ: https://majisemi.com/service/contact/

Citation-ready facts (F-Units)

医療現場では、患者基本情報や診療記録から必要な情報を抽出・要約し、退院サマリを作成する業務にも生成AIの活用が期待されています。

F1 Original sentence as captured by this site (only formatting marks and extra spaces removed), paragraph 2 · PR TIMES Source type: unclassified (not verified)

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号

F2 Original sentence as captured by this site (only formatting marks and extra spaces removed), paragraph 10 · PR TIMES Source type: unclassified (not verified)

Frequently Asked Questions (FAQ)

このニュースの要点は?

医療現場では、患者基本情報や診療記録から必要な情報を抽出・要約し、退院サマリを作成する業務にも生成AIの活用が期待されています。一方、患者・診療情報は機微性の高い個人情報であり、外部の生成AIサービスへ入力することには懸念があります。本セミナーでは、患者・診療情報を外部に出さずに扱えるローカルLLMに着目。

原文に出てくる主な数字は?

〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3番12号

このニュースの出典と公開日時は?

出典:PR TIMES(https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000005970.000054842.html)。原文の公開日時:2026-10-27。