CleverHealth Networkエコシステムの「Afterwork」イベントでは、患者とケアパスが中心テーマとなりました

CleverHealth Networkは、2026年4月14日に会員向けに集中的なアフターワークイベントを開催しました。このイベントは、さまざまな専門家の見解を一堂に集め、当日のテーマに関する共通の理解を深めることを目的としていました。 – いかにして、途切れのない、円滑なケアおよびサービスパスを確保できるか。  このワークショップの目的は、今後、具体的な改善案やプロジェクトを通じて取り組むべき、具体的なボトルネックや課題を特定することでした。

今回のイベントは、エスポー市のケイラニエミにて、マイクロソフト社の主催により開催されました。CHNエコシステムの加盟組織から、約45名の専門家が参加しました。 HUSの開発・戦略担当ディレクターであるメリサハーティネン氏がイベントの開会挨拶を行い、続いて医療サービス担当ディレクターのアレクシ・クイトゥネン氏がマイクロソフトからの挨拶を述べました。 同氏は、重要なデータセンタープロジェクトなどを通じた、欧州およびフィンランドのデジタル開発に対するマイクロソフトの取り組み、ならびにあらゆる開発活動における人工知能(AI)の重要な役割について強調しました。 議論は、Business Finlandが資金提供する事業やプロジェクトによって支えられている、CleverHealth Networkエコシステムのより広範な開発活動へとつながりました。

その日のテーマについては、4つの基調講演を通じて、さまざまな視点から解説が行われました。

HUSの顧客担当ディレクター、ヤルッコ・ロップカアレ氏は、自身の講演の中で、一部不明確であったり、時折曖昧に使われたりするこの分野の用語について解説しました。 「ケアパス」とは、単に医療サービスで構成される患者の経路を意味するのに対し、「サービスパス」とは、顧客のサービスニーズに基づいた全体像であり、個別に実現されるものです(顧客の視点)。 サービスチェーンの説明(またはケアチェーンの説明)とは、医療・社会福祉の専門家向けに、サービスチェーンの各段階、責任、および業務分担について説明したものです。

特別設計担当のヨハンナ・パカリネン氏(HUS)は、患者フローのデジタル変革について講演しました。 同氏は、自動化によって患者の流れを管理し、適切な患者フローにおいてリソースの半分以上を、より効果的な専門医療や有意義な患者との関わりへと振り向けることができると説明しました。 人工知能と自動化を組み合わせて活用することで、業務の効率化と円滑化をさらに大幅に進めることができます。

ヘルシンキ市SoTePe部門の開発マネージャー、テロ・ライホ氏は、ヘルシンキ地域における電子ケアパスの実践例と、それに関連するニーズについて発表しました。 ケアパスは、患者が自身の治療に主体的に関与できるようになり、治療の進捗状況を把握しやすくなるよう設計されており、内容的には診察を代替するか、あるいは診察の必要性を軽減することを目的としています。 例えば、HUSおよびヴァンター・ケラヴァ福祉地域と共同で実施される産前健診のデジタルケアパスは、利用者の視点から、妊娠期間中のケアと経過観察全体をひとつの体系としてまとめ、 どの組織でケアが行われていても関係ありません。

キムモ・サイニオ氏(PeiliVision)は、講演の中で、ADHDの治療プロセスを事例として取り上げました。 PeiliVisionが開発したゲーミフィケーション型ADHD検査(EFSim)は、診断を支援し、できるだけ早い段階で子どもを適切なフォローアップの道へと導くのに役立ちます。 この検査を活用することで、学校での支援策を効果的に行ったり、ADHDの診断を迅速化したり、より詳細な検査の必要性を特定したりすることが可能になります。

本イベント全体の進行および小グループワークの進行役を務めたのは、ミッコ・レヒ氏(HUS)でした。同氏の主導のもと、ワークショップ形式で議論を深め、以下の4つのテーマに焦点を当てました:

  1. PTH-ESH-PTH 移行に関する課題(カッレ・レイヴィラ氏、InterSystems および マルク・ヘイノ氏、Spinverse)
  2. 学校保健(キムモ・サイニオ氏、PeiliVision & アンヤ・カヤンネ氏、HUS)
  3. AIおよびローコードソリューション(オッリ・リサ氏、マイクロソフト & ティナ・プウルティネン氏、HUS)
  4. データの活用(ミッコ・ティイホネン氏(Forsante)、リッカ・パアシキヴィ氏(Spinverse))

小グループディスカッションでは、利用者・患者の視点、医療従事者の役割と責任、運営モデル、 情報の入手可能性や質、さらにはデータ統合技術など、多岐にわたる視点が取り上げられました。議論の成果は(人工知能を活用して)まとめられ、結論について一同で確認が行われました。 今後さらに検討すべき具体的な開発案がいくつか特定され、議論は自由形式のネットワーキングセッションという形で続きました。

アフターワークは、経験を共有し、ケアパスに関して取り組むべき重要な課題を特定し、医療の課題に対する新たな解決策を見出すための、刺激的な場となりました。 活発な議論を交わしてくださった参加者の皆様、ありがとうございました!