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英国では、年間800万件の診察予約がキャンセルとなり、毎年12億ポンド（約2000億円）の無駄なコストが生じている（NHS／NationalHealthService）そうです。これを解消し、医療リソースを最大限に活用するため、NHSではAIを応用することを思い付き、試験導入しはじめたとのこと。このシステムは、天候・交通状況・勤務先などの情報を用い、診察予約キャンセルの可能性を分析し、夜間や週末を含め患者の都合の良い予約枠を提案できるそうです。このシステムを人口120万人の都市で試験運用した
混雑して待ち時間の見通しがつかないほど多数の外来患者が来るある病院のコンサルをしたことがあります。来院した順に診察するという昔ながらのやり方でしたが、これを予約制にすべく分析を始めました。流れを観察して問題点を把握したのち、現場の知恵を借り、滞りの原因を洗い出し、流れを整えたのち、総合予約システムM-Magicを開発しました。今日は、その一連の作業の紹介です。図で説明するので分かり易いと思います。（１）現状の予約の流れ（２）現状の問題点（３）改訂（４）問題点の解消（５）動作環境な
待ち時間に関するブログを連載しています。今回で７回目ですが、これからも続けます。これらは、リソースマネジメントの視点で考えた総合予約システム（Ｍ-magic）と呼ばれるシステムを開発する過程で行った、受付、検査員、看護師など現場関係者からの情報収集をはじめ、入念な現場観察、患者さんに交じって聞き取った患者間で交わされる会話の中から待ち時間への不満など、現場の実態を調査した経験に基づいています。なお、このシステムは日経コンピュータの情報システム大賞を受賞しています。何かと話題に話題になる堀江貴文
