医療現場という現実世界は、リアルなドラマが繰り広げられている映像の世界です。そのような映像（ビジュアル）の世界である現実世界で起こっている出来事を文字（テキスト）だけで表現するのは、どうしても限界があります。現実世界の表現方法は、基本的に、現地現物→AR/VR→動画→画像→イラスト→文字（テキスト）の順番で情報量が少なくなるととらえると、医療現場の問題解決プランもまた、いかに現実世界の表現方法に近い形式で作成していくかが重要になります。

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そこで注目すべきなのが、「画像認識」です。

 

これまでの一連のページでは、「現状」に関する情報は、あくまでも当事者（スタッフ）が文字（テキスト）で生成AIに入力することを前提としていました。このことに対して、もし、画像認識ができる生成AIを活用することができれば、生成AIに動画や画像を通じて「現状」に関する情報を把握し、それらを文字（テキスト）にして生成してもらうことができます。

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では、病室で患者さんがベッドに座っている（腰掛けている）様子を示す、（これも生成AIで生成した）以下の画像を用意しました。この画像を生成AIに入力し、医療安全（危険予知）の観点から、その「現状」に関する情報を示す画像がどのような状況なのかを解析し、文字（テキスト）で説明してもらいました。

 

さらに、その「現状」に関する情報と、私（スタッフ役）が入力した「目的」に関する情報もふまえたうえで、生成AIに「あるべき姿」「問題」「原因」「対策」に関する情報を生成してもらったのが、次のデモ動画になります。

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​医療現場という現実世界をより正しく表現する「問題解決プランのビジュアル化」に向けた第一歩をご覧ください。

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