FileMaker×AI活用で医療安全を実現、複雑なシステム連携を刷新
85年の歴史を持つ地域密着クリニックが、内製したFileMakerシステムの肥大化と管理負荷の課題に直面。複雑なレセコン連携とAI（ChatGPT）の統合により、患者文書の自動生成と医療安全アラート機能を実装。難易度の高い診療報酬加算の算定仕組みも構築し、2025年6月から加算を開始。
- 導入企業
- 医療法人植谷医院
- 業種
- 医療・介護
- 規模
- 従業員約16名
- 部門
- 医院全体
- 解決した製品
- FileMaker、ChatGPT API連携、SuperSaas連携（supportas.co.jp）
- 従業員数
- 約16名
- 医院の歴史
- 85年以上（創業昭和15年）
- 診療報酬加算算定開始
- 2025年6月から外来データ提出加算を開始
01課題
約7～8年前に内製したFileMakerシステムがファイルサイズの増大と複雑化により属人化の限界に直面。ハードディスク破損によるシステム停止の経験からオンプレミス運用のリスクが増加。レセコン（32bit Access対応）とFileMaker（64bit）の直接連携が技術的に不可能という高度な制約により、多くのベンダーが支援を回避。
02やったこと
クラウド（ベアメタル）への移行によるセキュリティと安定性確保、LLM（ChatGPT）とのAPI連携、予約システム（SuperSaas）との連携を実施。FileMaker内から直接LLM APIを動かす仕組みを統合し、診療フローに自然に組み込める形に整備。レセコン連携の技術的制約を解決するため段階的なシステム再設計を実行。
03成果
医療安全の向上：重大な検査数値の見落としリスクを大幅に軽減するアラート機能を実装。院内の情報共有改善により看護師・受付スタッフのタブレット確認が可能となり、紙の回覧や手打ち作業が削減され院内フローがスムーズ化。システム再構築により複雑な診療報酬加算対応が実現し経営貢献を確認。
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