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手順書やマニュアルを前に、遠隔医療従事者研修の組み立て方を検討しているシーンです。

遠隔医療従事者研修、手順の改定に追いつく進め方

遠隔医療の提供体制を整える医療機関では、遠隔医療従事者研修の準備が進んでいます。手順書はそろっていても、機器の構成や患者への説明の手順が変わるたびに、研修の中身を組み直す作業が残るのです。

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遠隔医療従事者研修に何を含めるか

研修に含まれる3つの工程

遠隔医療従事者研修を手順書の読み合わせだけと捉えると、検討の範囲が狭くなります。実際に必要なのは、機器の操作や患者への説明、記録の扱いといった手順を学習の形に整える工程、担当者が順を追って学ぶ工程、学んだ内容が身についたかを確かめる工程の3つです。最初の工程だけを済ませても、残る2つは現場に残ったままなのです。誰がどこまで担うのかを決めないまま資料の配布を進めると、担当者ごとに対応の幅が広がってしまいます。

研修の進め方を選ぶ基準

進め方を選ぶ基準は、3点に整理できます。手順が改定されたときに研修の内容を短い期間で作り直せるか、作り直した内容が元の手順書の記載と一致しているかを後から確かめられるか、担当者が患者対応に入る前に理解の状態を把握できるか、この3点です。1つでも欠けたままでは、研修を実施した記録は残っても、現場の対応がそろっているかどうかは分からないと言えます。

遠隔診療の研修で行き詰まる3つの段階

改定後も前のまま残る研修コンテンツ

遠隔医療の手順は、機器の入れ替えや運用の見直しに合わせて更新されます。ところが研修コンテンツを作り直す時期は研修部門の制作予定しだいとなり、現場で新しい運用が始まった後も、担当者は古い説明のまま受講を続けます。

元の手順書と食い違う説明

社内資料をコースの形に作り替える過程では、数値や名称が元の記載とずれることがあります。医療の現場では、わずかな取り違えが患者への説明や記録の扱いに影響し、確認のやり直しや問い合わせへの対応が新たに発生してしまうのです。

問題が起きてから分かる理解不足

受講完了率とテストの点数は集計できますが、その数字からは、誰がどの手順で判断に迷うかまで読み取れません。患者からの問い合わせや対応の遅れという形で表面化してから分かる流れでは、やり直しに時間と人手がかかります。

3分で、相手を説得できるか試してみよう

業務シーンを1つ選ぶと、AIが顧客役を務めてあなたと1回の会話を行います。終了後、評価フィードバックを確認できます。

循環器内科部長に新しい脂質低下薬を紹介する
あなたはMR(医薬情報担当者)です。王部長への初めての正式訪問で、外来の合間の時間を使って製品を紹介します。
顧客に重大疾病保険を紹介する
あなたは保険代理人です。李様は以前に重大疾病保険についてご相談されましたが決めきれずにいたため、今回は対面でお話しする約束をしました。
顧客に高価格帯の定番ハンドバッグを紹介する
あなたはベテランのレザーグッズ販売員です。陳様が来店され定番のハンドバッグをご覧になっているので、声をかけてご案内します。
不動産デベロッパーの調達責任者にエレベーターを提案する
あなたはエレベーターメーカーの営業です。ある不動産デベロッパーの調達部・趙マネージャーを訪問します。この案件は複数のサプライヤーで比較検討が進んでいます。
訪問目標
新薬の有効性と安全性の優位性を王部長に明確に伝え、有効性・安全性への懸念を解消し、外来の対象患者に試していただけるよう合意を得ます。
対話相手
王部長|某大手総合病院 循環器内科 部長医師
“部長、3分だけお時間をいただけますか。先生の外来で、スタチン不耐容の患者さんや、単剤では脂質管理目標に届かない患者さんについて、現在はどのように処方を調整されていますか?”
ワンクリックで入力
送信
ログイン / 新規登録でご利用いただけます。各シナリオ10回まで練習可能です
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手順書を持つ担当者が主導するコース作成へ

担当者が対話形式の質問に答えながら、コースの構成を固めている画面です。

質問に答える形で進む組み立て

改定の中身を把握しているのは、日々の運用を担う現場だと言えます。UMU AGL(AI Generated Learning)は、AIで社内文書をインタラクティブなコースに変換し、研修コースの作成と受講者のパーソナライズされた学習体験の両方を支援します。担当者は手順書や操作マニュアルを渡し、対話形式の質問に答えていくだけで、学習の要点とコースの構成を固められます。白紙から始める作業が減るため、現場に何を伝えるかの判断に時間を使えるのです。

作成した内容は、元の記載と一致しているか

コースの記述から、元の手順書の該当箇所へ遡って出典を確認できる画面です。

どの一文からでもたどれる出典

作成の速さだけでは、医療の手順を扱う研修は成り立ちません。汎用のAIは確率にもとづいて文章を作るため、専門性の高い文書では、重要な数値や固有名詞が元の資料と異なる内容に置き換わる可能性があります。UMU AGLでは、生成されたコース内容のどの箇所からでも、元の文書に遡って出典を確認できるのです。記載との対応を保ったまま学習の形に整えられるため、部門をまたぐ確認の席でも、根拠を示しながらレビューを進められます。

患者対応の前に分かる理解のばらつき

学習ポイント単位の記録を、チーム全体のレポートとして確認できる画面です。

つまずきが集まる学習ポイント

残るのは、担当者が患者対応に入る前に、理解の状態を把握できるかどうかです。UMU AGLは、閲覧の時間、読み飛ばした箇所、設問への回答、追加の質問、再テストの正答率を学習ポイント単位で記録し、チーム全体のレポートにまとめます。責任者はどの手順で回答が分かれたかを見て、指導の順序を決められるのです。手順をコースに整える工程、記載との一致を確かめる工程、対応の前に理解を把握する工程がそろって、改定のたびに研修を回せるようになります。

UMU AGLで、手順の学習から理解の確認へ

遠隔診療を新しく担当するスタッフ

新しく遠隔診療を担当するスタッフが、学習の全体像を見ながら次に学ぶ手順を選んでいるシーンです。

遠隔診療の手順書や機器の操作マニュアルを、UMU AGLがインタラクティブなコースに変換します。新しく担当するスタッフは、各段階で要点に答え、フィードバックを見ながら理解のずれを直していけます。

責任者は、どの手順で回答が分かれたかを確認し、指導の順序を決められます。分かるのは学習の中の理解の状態であり、診療の遂行力そのものではありません。

遠隔診療の現場を統括する管理職

管理職が、想定される状況での判断を選びながらフィードバックを確認しているシーンです。

判断の基準や連絡の手順をまとめた社内文書を、UMU AGLがコースに変換します。管理職は、想定される状況でどう対応するかを選び、フィードバックを受けながら理解のずれを整えられます。

責任者は、判断が分かれた内容を学習の記録から確認し、次の指導に反映できます。記録から読み取れるのは学習での理解の状態にとどまります。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
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ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
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