自衛隊看護官にアリババヘルスの看護などなど

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自衛隊の看護官がコロナ渦の医療機関や介護視線に派遣されてきていましたが、なんとオリンピックに行ったり、ワクチン接種会場にいったりと幅広い活躍しています。アリババがアリヘルスで訪問看護サービスを開始したのは気になりますね。

潜在看護師が自分はワクチン接種できていないのに、ワクチン接種業務を実施しているのは、地域によっては、いろいろと問題が起きるのではないか?と今の日本の看護師の民度の高さを感じます。


1)自衛隊看護官の活躍オリンピックにワクチン接種

2)看護師の限界 コロナ激務で自殺

3)看護師応援キャンペーン

4)アリババ医療サービス アリヘルス訪問看護サービス開始

5)潜在看護師 ワクチン接種自分に打てずに接種業務

6)血管AI

7)NLPとAI

8)健康要因抽出AI

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1)自衛隊看護官の活躍オリンピックにワクチン接種

https://www.yomiuri.co.jp/national/20210525-OYT1T50237/

岸防衛相は25日の参院外交防衛委員会で、夏の東京五輪・パラリンピックの医療支援のため、自衛隊の医官と看護官の派遣を検討していることを明らかにした。大会組織委員会から要請があった。政府関係者によると、派遣規模は計20人程度で調整しているという。

https://jp.sputniknews.com/sport/202105258408115/

NHKによると、岸防衛相は、東京オリンピック・パラリンピック競技大会組織委員会から、大会の医療従事者として自衛隊の医官や看護官の派遣依頼があったことを明らかにし、医官や看護官はすでに東京と大阪の新型コロナウイルスワクチン大規模接種センターに派遣されていることから、「大会への支援と大規模接種センターの運営を両立できるように調整していく」と述べた。

https://www.jiji.com/jc/article?k=2021052500839&g=soc

自衛隊は既に、東京と大阪の新型コロナウイルスワクチンの大規模接種センターに、医官・看護官を派遣している。これに関し、川崎方啓人事教育局長は「(センターの)数は減らさないということで検討している」と説明。岸氏は「(五輪の)支援とセンターの運営を両立できるように調整したい」と述べた。


2)看護師の限界 コロナ激務で自殺

https://news.yahoo.co.jp/articles/be07a0178d1782ff85fd7639c7532df4927b961a

韓国のプサン(釜山)にある保健所で新型コロナウイルス関連業務を担当していた看護職公務員が自殺した事実が明らかになった。遺族側は保健所から過剰に業務を与えられるなど、激務に苦しみ、うつ病の症状で死亡したと主張している。


3)看護師応援キャンペーン

https://www.atpress.ne.jp/news/260010

広島市を中心に店舗を構える7社の美容院の集合体であるビューティビジネスプランニング(以下 BBP)は、2021年11月末日まで、広島大学病院の看護師さんに感謝のプレゼント企画を実施いたします。


4)アリババ医療サービス アリヘルス訪問看護サービス開始

https://news.yahoo.co.jp/articles/5e4f01ba0c971ca20a63f93c0b58c4e96ffd67d4

アリババ傘下で医療関連のネットサービスを手がける「阿里健康(アリヘルス)」が5月10日、「寸草心(子の、親の恩に報いようとするわずかな気持ちのたとえ)」サービスの提供を開始した。高齢或いは要介護のお年寄りに看護師による訪問介護サービスを提供し、そばで介護できない子ども世代の手助けを行う。


5)潜在看護師 ワクチン接種自分に打てずに接種業務

https://www.topics.or.jp/articles/-/534126

看護師資格を持ち離職している「潜在看護師」が、新型コロナウイルスワクチンを接種しないまま徳島県内の自治体の接種業務に当たっている。現職の看護師ではないため、優先接種者である医療従事者と見なされないためだ。自治体によっては優先接種の対象に含めて事前に接種を済ませたところもあるが、接種せず感染リスクが高いまま業務に当たった自治体もあり、現場からは不安の声が上がっている。


6)血管AI

https://aitimes.media/2021/05/11/7957/

主要心血管イベント(MACE)は心血管系臨床試験で広く用いられている複合エンドポイントで、心血管死・非致死性心筋梗塞・脳卒中などが含まれる(編集部注:内包する疾患群についての詳細な定義が緩やかに異なることはMACEの問題点で、試験結果の比較可能性を低めている)。MACEリスクのある患者を早期に特定し、適切な介入による予防を目指すAI研究が、オーストリア・グラーツ医科大学などの研究チームによって進められている。


7)NLPとAI

https://aitimes.media/2021/03/04/7485/

構造化されていないフリーテキストとして提出される患者フィードバックには、臨床的にも有用な情報が豊富に含まれている可能性がある。一方で、これを解析するには人的リソースが過分に必要となるため、自然言語処理(NLP)と機械学習による解析処理の自動化が模索されている。


8)健康要因抽出AI

https://aitimes.media/2019/06/19/3002/

近年、Social Determinants of Health(SDOH:健康の社会的決定要因)に大きな注目が集まっている。疾患の身体的リスク因子を超え、上流に潜む社会的・経済的要因が個人の健康を規定し得るという考え方だ。社会疫学者を中心に、SDOHと健康イベントについて多くの研究が行われるなか、診療録に自由記述された文書から、SDOHとその周辺情報を拾い上げる技術が生まれている。

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