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モバイル・メディシス(Mobile Medical System)は、東邦大学医療センター大橋病院における厚労省実証事業においてこれまで利用されていたモバイルICT技術の愛称として2011年12月14日に命名された。 プロジェクト発足の原点は、非常に単純にCCUや救急に搬送された患者のリアルタイム心電図をMFERフォーマットで場所、時間を問わずに見られれば、より適した医療を施せ予後の向上も望めることを期待され東邦大学医療センター大橋病院循環器内科杉薫教授の元2009年にプロジェクトはメディカルバンクの協力を得て発足した。 プロジェクトの成果は大きく、過酷な勤務状況下で働く最善医師の状況緩和、情報共有における医療事故のゼロ化および医療費の低減にも役立つことが実証された。 医療界におけるスマートフォンを軸とする第三世代携帯端末は医療用モバイルの潮流は、救急救命、循環器領域だけとどまらず関連領域にも地殻変動ともいえる影響を及ぼし、医療用モバイルICTの歴史のターニングポイントとなるほどの大きなうねりとなっている。 その背景には、日本の医療制度や医療環境が大きく関係している。特に高齢化社会と医師不足からの地域医療再生や「チーム医療」の観点から医療用モバイルICTつまりモバイル・メディシス(Mobile Medical System)不可欠な医療ツールとなって来ていることが考えられる。 2011年から地域における診療連携にもモバイル・メディシス(Mobile Medical System)の応用が厚生労働省「チーム医療実証事業」と加わり、新たに院内に「チーム医療推進室」が設置された。既に心電計からNTTdocomoクロッシー通信網を介してダイレクトに連携先医療機関に送られ、即座に心臓専門医からアドバイスを返答する試みが既に24時間体制で運用され高い評価をされている。 * 医療情報学の中核分野の一つ。 * 学際領域（医学・情報工学） == 臨床的な意義 == 臨床における情報は多種多様であり、いくつかの種類に分類される。その中でも心電図波形(ECG)や生体モニターの情報は主観情報や身体所見など医療者の観測に基づく病態などと合わせて極めて有効且つ重要な情報である。また、判断に関する情報には、医療関係者の患者の病態に関する思考に関する情報があり、判断に基づく行為に関する情報としては、処方オーダや処置の指示や診療計画に関する情報がある。 これらの情報を基に主に下記のような処理技術の応用に関する研究が行われている。 * Clinical data, information, knowledge and intelligence. * Clinical data standards (ICD10, SNOMED-CT, UMLS etc) * Data structure and algorithms. * Rule, logic (RuleML), semantics and ontology（RDF) (Protege) * Modeling (ER, DFD, UML) * Programming (R, Caml, Java, C, C++, python, Ruby etc) * Data base management systems (RDBMS, OODB, XMLDB, Temporal DB etc) * Human interface(GUI, Ubiquitous devices, wearable devices etc) * Image processing (2D, 3D, 4D, VR) (DICOM) * Biomedical signal processing * Natural language processing * Clinical genomic data processing (R:Bioconductor) * Clinical trials (researches) data processing （CDISC etc) * Public health data processing for clinical practices (SEER) 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「モバイル・メディシス」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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