# **AI時代の遠隔画像診断：事業変革のための戦略的フレームワークと新事業の柱（ある代表的なシミュレーションとして）**

## **Part 1: パラダイムシフト：我々が知る遠隔画像診断の終焉**

### **1.1. 現状：破壊的前夜にある高成長市場**

世界の遠隔画像診断市場は、一見すると極めて有望な成長軌道に乗っている。高齢化社会の進展、慢性疾患の増加、そして世界的な放射線科医不足という構造的要因に支えられ、市場は拡大を続けている 1。市場調査会社のレポートは、この力強い成長が今後も継続することを示唆している。例えば、ある調査では世界市場が2023年の58億米ドルから2032年には188億米ドルに達すると予測され 4、別の調査では2018年の118.4億米ドルから2032年には1847.8億米ドルという、さらに野心的な予測も存在する 5。

日本市場も例外ではない。日本の遠隔画像診断市場は、2023年から2024年にかけて3億9,500万ドルから5億9,340万ドル規模と推定され、2030年までには12億8,000万ドルから31億2,580万ドル規模へと、年平均成長率（CAGR）12.1%から26.8%という高い成長が見込まれている 6。この背景には、高齢化に伴う医療需要の持続的な増加 1、世界で最も深刻と言われる放射線科医不足 3、そして医療機関におけるコスト効率化への強い要請がある 5。画像診断装置（モダリティ）の普及率が世界トップクラスであるにもかかわらず、それを読影する専門医が不足しているという需給のミスマッチが、遠隔画像診断サービスの成長を強力に後押ししてきた 3。

しかし、この有望な市場予測の裏には、重大な構造変化の兆候が隠されている。各調査機関が提示する市場規模の予測値に大きなばらつきがあること自体が、その証左である。例えば、あるレポートは「遠隔画像診断サービス」に焦点を当てているのに対し、別のレポートは「画像診断市場」全体を対象とし、ソフトウェアやハードウェアまで含んでいる 4。この定義の曖昧さは、単なる統計上の問題ではない。それは、業界の境界線が溶解し始めている現実を映し出している。

従来、「遠隔画像診断」は放射線科医による読影という「サービス」を指していた。しかし、AIやプラットフォーム技術が進化するにつれ、「サービス」と、AIソフトウェアやPACS（医用画像管理システム）といった「プロダクト」との境界が曖昧になっている。これは、遠隔画像診断サービサーにとって、競争環境が根本的に変化することを意味する。これまでの競合は同業のサービス事業者であったが、今後はキヤノン、富士フイルム、シーメンスといったモダリティメーカー 10 や、エムスリー、Rad AIのようなソフトウェア・プラットフォーム企業 13 も直接的な競合相手となる。単一の市場成長予測に安住することは極めて危険であり、自社の事業モデルがこれらの隣接領域とどのように交差し、あるいは衝突するのかを前提とした戦略策定が不可欠である。この活況は、嵐の前の静けさかもしれない。

### **1.2. テクノロジーの津波：AIコパイロットからAIパイロットへ**

遠隔画像診断事業者が直面する最大の脅威は、人工知能（AI）技術の急速な進化である。これまでAIは、放射線科医の読影を支援する「セカンドリーダー」あるいは「コパイロット（副操縦士）」としての役割が主であった。AIが画像から異常の疑いがある箇所を検出し、医師の注意を喚起することで、診断の精度や特異度を向上させるというモデルである 15。この段階では、AIはあくまで医師の補助ツールであり、最終的な診断責任は医師が負うため、従来の「読影」という役務に対するフィー（Fee-for-Service）モデルは依然として有効であった。

しかし、現在進行しているのは、この前提を根底から覆すパラダイムシフトである。生成AI（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIは単なる異常検出ツールから、読影レポートそのものを自動生成する「ファーストリーダー」あるいは「パイロット（操縦士）」へと進化しつつある 20。米国のRad AIやドイツのRadioReport®といった先進企業は、まさにこの領域をリードしている 20。彼らのソリューションは、放射線科医が口述した所見（Findings）から、最も認知負荷の高い結論（Impression）部分を自動で生成する。これにより、レポート作成時間が劇的に短縮され、医師の業務負担が大幅に軽減される。

Rad AIの価値提案は極めて強力かつ具体的である。「放射線科医のシフトあたり60分以上の時間節約」「口述単語数を最大35%削減」といった定量的な効果を謳い、顧客である医療機関や放射線科医グループから高い評価を得ている 23。重要なのは、彼らが訴求する価値が単なる「効率化」に留まらない点である。彼らのマーケティングメッセージや顧客の証言で一貫して強調されているのは、「燃え尽き症候群（バーンアウト）の軽減」「シフト終盤の疲労感の低下」「精神的な持久力の向上」といった、医師のウェルビーイングへの貢献である 23。

この「バーンアウトの軽減」という価値提案は、特に日本の医療現場において破壊的な影響力を持つ。日本は人口当たりの放射線科医数が世界で最も少なく、一方でCT・MRIの検査件数は世界トップクラスであるため、放射線科医一人当たりの読影件数は世界一という極限状態にある 3。バーンアウトは、個人の問題ではなく、医療システム全体の構造的な課題となっている。したがって、AIがもたらす価値は「より速く、より安く」という次元を超え、「医師という最も貴重なリソースを守る」という、医療機関の経営層にとって喫緊の課題を解決するものとなる。

これは、遠隔画像診断サービサーにとって深刻な脅威である。クライアントである医療機関は、このAIを導入するために極めて強いインセンティブを持つことになる。もはや、より多くの読影医を供給することで競争優位を築くことはできない。AIの導入を前提とし、人間とAIの協業をいかに最適化し、診断の質と医師のウェルビーイングを最大化するかという、全く新しい価値提案へと転換しなければ、事業の存続自体が危ぶまれる。AIレポートの精度や信頼性にはまだ課題が残るものの（ハーバード大学の研究では、AI生成レポートの自動評価システムが人間による評価と乖離し、重大な臨床的エラーを見逃す可能性が指摘されている 25）、技術の進化速度を考えれば、この流れは不可逆である。

### **1.3. 日本市場の特殊性：構造的圧力と潜在的機会**

日本の遠隔画像診断市場は、グローバルな潮流に加え、独自の構造的要因によって特有の圧力と機会にさらされている。その中でも特に重要なのが、①深刻な放射線科医不足、②「健診（けんしん）」という特異な画像診断市場の存在、そして③「二重読影（にじゅうどくえい）」という制度化された診療文化である。これらを深く理解することが、未来の事業戦略を構想する上での鍵となる。

前述の通り、日本の放射線科医不足は深刻であり、特に地方や中小規模の医療機関では常勤医の確保が極めて困難である 2。この構造的な人材不足を補うため、遠隔画像診断は不可欠なインフラとして機能してきた。

第二に、予防医療としての「健診」市場の存在である。企業や自治体が主導する健康診断では、膨大な数の胸部X線や胃部X線、マンモグラフィなどの画像検査が実施される。この市場は、4月から6月、9月から11月といった特定の時期に需要が集中する季節性、そして健常者が大半を占めるため異常所見の発見率が低い（High-Volume, Low-Yield）という特徴を持つ 27。また、健診機関は受診者への結果報告の納期短縮を重要なサービス指標としており、迅速な読影が強く求められる 27。このような大量かつ定型的なスクリーニング業務は、AIによる事前スクリーニングやレポート作成の自動化が最も効果を発揮しやすい領域である。

そして第三に、最も重要な要素が「二重読影」の文化と制度である。乳がん、肺がん、胃がんなど、主要ながん検診において、見落としを防ぎ診断精度を向上させる目的で、二人の医師が独立して読影を行う「二重読影」が、国の指針で必須または強く推奨されている 28。これは、読影コストと医師の業務負荷を倍増させる要因である一方、AI時代の遠隔画像診断サービサーにとっては、千載一遇の機会をもたらす。

従来、二重読影はコスト増の要因と見なされてきた。しかし、この確立された枠組みは、AIを「人間の代替」としてではなく、制度的に認められた「2人目の読影者」として導入するための「トロイの木馬」となり得る。海外の研究では、AIを独立した読影者として組み込むことで、人間の読影医の作業負荷を30%から44.8%削減しつつ、診断精度を維持または向上させることが可能であると示されている 30。

このコンセプトは、日本の診療報酬制度によって強力に後押しされている。2022年度の診療報酬改定で新設された「画像診断管理加算3」は、安全管理措置を講じた上でAIプログラムを診断に用いた場合に、340点（3,400円）の加算を認めるものである 31。これは、AIの活用が単なるコスト削減ではなく、質の向上に資する付加価値行為として公的に評価され、直接的な経済的インセンティブが与えられたことを意味する。富士フイルムが提供するLunit社開発のAIソリューション「CXR-AID」などが、この加算の対象として承認されている 31。

この制度的追い風は、遠隔画像診断サービサーのビジネスモデルを根本から転換させる好機である。もはや「貴院の画像を、当社の放射線科医が1件読影します」という単純な役務提供ではない。「診療報酬加算に対応した、最高精度の二重読影サービスを提供します。このサービスは、最適なAIと専門医の組み合わせによって品質を保証し、レポートの迅速返却と医師の負担軽減を両立します」という、より高度で、より付加価値の高い、そしてより防御力の高いサービスへと昇華させることができる。AIという脅威を、新たなプレミアムサービスの核に据える戦略的ピボット（方向転換）が可能になるのである。

## **Part 2: 戦略分析のフレームワーク：新たなエコシステムの航海術**

事業環境の地殻変動を乗り切るためには、外部環境の力を体系的に分析し、ステークホルダーの役割変化を理解し、自社の立ち位置を客観的に評価するための羅針盤が必要である。本章では、PESTLE分析、ステークホルダー分析、そして未来志向のSWOT分析という3つのフレームワークを用いて、新たなエコシステムを航海するための戦略的思考の土台を構築する。

### **2.1. PESTLE分析：マクロ環境要因のマッピング**

遠隔画像診断とAIを取り巻く外部環境を、政治（Political）、経済（Economic）、社会（Social）、技術（Technological）、法（Legal）、環境（Environmental）の6つの側面から体系的に分析する 34。

* **政治的要因 (Political)**  
  * **機会:** 日本政府による医療DX（デジタル・トランスフォーメーション）推進政策、特に「AIホスピタル」構想のような取り組みは、市場全体にとって追い風となる 33。中でも最も重要な機会は、2022年度診療報酬改定で導入された「画像診断管理加算3」である 31。これはAI活用に対する直接的な経済的インセンティブであり、医療機関のAI導入を強力に促進する。  
  * **脅威:** 将来的にAIが単なる労働力削減・コスト削減技術と見なされた場合、診療報酬が引き下げられるリスクが存在する 39。また、改正個人情報保護法や、GDPR（EU一般データ保護規則）、HIPAA（米国医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）といった国際的なデータ規制との整合性を保つためのコンプライアンスコストが増大する 40。  
* **経済的要因 (Economic)**  
  * **機会:** AIは、深刻化する放射線科医不足に起因する人件費高騰や機会損失といった経済的圧力を緩和する可能性を秘める 44。また、従来の出来高払いモデルから、Pay-per-scan（スキャン毎課金） 45 やSaaS（Software as a Service）型のサブスクリプションモデル 47 へと移行することで、より安定的で予測可能な収益構造を構築できる。  
  * **脅威:** 医療機関にとって、AI導入の最大の障壁は「費用対効果が不明確」であることと、高額な初期・維持コストである 33。また、AI技術が成熟しコモディティ化するにつれて価格競争が激化し、収益性が低下するリスクがある。  
* **社会的要因 (Social)**  
  * **機会:** 日本の急速な高齢化は、画像診断に対する持続的かつ長期的な需要を生み出す構造的追い風である 1。また、国民の健康意識の高まりは、予防医療である健診市場の拡大を後押しする 27。  
  * **脅威:** AI医療に対する患者と医師の受容度は一様ではない。多くの医師がAIによる効率化や精度向上に期待を寄せる一方で 52、患者側には医療事故時の責任問題や、医療の「非人間化」に対する根強い懸念が存在する 53。この「信頼のギャップ」を埋めるコミュニケーション戦略が不可欠となる。  
* **技術的要因 (Technological)**  
  * **機会:** 生成AI、クラウドプラットフォーム、そして放射線科（Radiology）、病理科（Pathology）、ゲノム情報（Genomics）を統合する「統合診断」といった技術の進展は、全く新しい高付加価値サービスを創出する最大の機会である 20。  
  * **脅威:** 技術変化の速さそのものが最大の脅威である。AIの能力は、ビジネスモデルが適応するよりも速く進化する。AIメディカルサービスやエルピクセルのような、技術に特化した俊敏なスタートアップ企業によって、既存事業者が一気に陳腐化させられる「リープフロッグ（蛙跳び）」現象のリスクは常に存在する 58。  
* **法的要因 (Legal)**  
  * **機会:** AIが関与した医療過誤における責任の所在が法的に明確化されれば、それを管理・保証する専門的な「品質・リスク管理サービス」が新たな市場として成立する可能性がある。  
  * **脅威:** 現状では、AIによる誤診が発生した場合の法的責任の所在が曖昧である 15。責任を負うのはAI開発者か、それを導入したサービス事業者か、最終的にレポートに署名した医師か。この不確実性は、AIの普及を妨げる大きな要因であり、サービス事業者にとって重大な経営リスクとなる。

これらの要因の中で、最も注目すべきは\*\*政治的要因（P）**と**経済的要因（E）\*\*の相互作用である。日本政府がAI活用に対する診療報酬（P）を設けたことは、医療機関が導入をためらう最大の理由であった「費用対効果の不明確さ」（E）を直接的に解消するものである。この政府による市場介入は、明確な金銭的インセンティブがない国々と比較して、日本の市場変革を劇的に加速させる触媒として機能するだろう。

### **2.2. 主要ステークホルダーの役割再定義**

自律型AIの登場は、遠隔画像診断サービサー、放射線科医、そしてクライアントである医療機関という主要ステークホルダー間の役割と力学を根本的に再定義する。

* 放射線科医：  
  彼らの役割は、大量の画像を解釈する「読影職人」から、AIを指揮し、品質を担保する「AIコンダクター」あるいは、多様な情報を統合して臨床的価値を創出する「情報スペシャリスト」へと進化する 64。今後の中心業務は以下の3つに集約される。  
  1. **品質保証（Quality Assurance）：** AIの出力を監督し、例外的なケースを処理し、診断プロセス全体の品質と一貫性を保証する。AIの性能を評価・改善する役割も担う 65。  
  2. **複雑症例の読影（Complex Case Interpretation）：** 複数のモダリティ画像や臨床情報が絡み合う、現行AIの能力を超える困難な症例の診断に集中する。  
  3. **臨床コンサルテーション（Clinical Consultation）：** 画像所見を他の臨床データ（病理、ゲノム、検査値など）と統合し、依頼元の臨床医に対して治療方針に関する深い洞察を提供するハブとしての役割を担う 57。  
* クライアント医療機関：  
  AI導入に関して「内製化か、外部委託か（Make or Buy）」という戦略的判断を迫られる。AIの内製化は、理論的には可能だが、実際には多くの困難を伴う。高額な導入・維持コスト、AIやITに精通した専門人材の確保・育成の難しさ、複数のAIベンダーを個別に管理・統合する複雑さ、そして品質管理と法的責任の負担といった課題が山積している 50。この「内製化の困難さ」こそが、次世代の遠隔画像診断サービサーにとって最大の事業機会となる。  
* 遠隔画像診断サービサー：  
  その役割は、「放射線科医の労働時間のリセラー（再販業者）」から、「診断品質とテクノロジーのマネージャー」へと劇的にシフトしなければならない。もはや単なる人材派遣業者ではなく、複雑な診断ワークフロー全体をオーケストレーションする戦略的パートナーとしての価値を提供する必要がある。

このステークホルダー間の力学変化から導き出される、次世代サービサーの新たな戦略的ポジショニングは\*\*「複雑性の吸収者（Complexity Absorber）」\*\*である。  
医療機関は、AIがもたらす便益（効率化、精度向上、医師の負担軽減）は享受したいが、それに伴う厄介事（ベンダー管理、IT統合、品質管理、責任問題）は避けたいと考えている。一方で、AIベンダーは自社製品を市場に投入したいが、個々の医療機関の多様なワークフローに適合させる「ラストワンマイル」の統合に苦慮している。そして放射線科医は、自らのワークフローを妨げず、管理負担を増やすことなく、最高のツールを使いたいと願っている。  
遠隔画像診断サービサーは、この三者の間に立ち、すべての問題を解決するユニークなポジションにいる。すなわち、世界中から最適なAIツール群をキュレーションし、それらを統合する単一のプラットフォームを構築し、品質と責任を一元管理し、そしてクライアントである医療機関と読影医ネットワークの双方に対して、シームレスで統一されたサービスとして提供する。これは、単にコストで競争するのではなく、他社には真似のできない「価値」で競争するための、極めて強力で防御可能な戦略的立ち位置である。

### **2.3. 次世代遠隔画像診断サービサーのSWOT分析**

これまでの分析を踏まえ、未来に向けた戦略地図を描くために、次世代の遠隔画像診断サービサーの強み（Strengths）、弱み（Weaknesses）、機会（Opportunities）、脅威（Threats）を体系的に整理する 69。

* **強み (Strengths)**  
  * **確立された放射線科医ネットワークと臨床知見：** 臨床現場のニーズやワークフローに対する深い理解は、技術先行の新規参入者にはない最大の資産である。  
  * **既存の顧客基盤と信頼関係：** 長年の取引を通じて築き上げた医療機関との信頼関係は、新たなサービスを展開する上での強固な足場となる。  
  * **データハンドリングのインフラとノウハウ：** PACS、RIS、電子カルテとの連携や、大容量の医用画像を安全に伝送する技術・運用ノウハウを既に保有している 6。  
* **弱み (Weaknesses)**  
  * **レガシーな事業モデルへの依存：** 収益の大部分を、AIによる自動化の直接的な脅威にさらされている出来高払いの読影サービスに依存している。  
  * **技術開発能力のギャップ：** AIネイティブなスタートアップ企業と比較して、社内にAI開発やデータサイエンスの専門人材が不足している可能性がある。  
  * **資本的制約：** プラットフォーム構築や統合診断といった新たな事業モデルへの転換には、多額の先行投資が必要となる。  
* **機会 (Opportunities)**  
  * **AIプラットフォーム・アグリゲーター：** 医療機関が抱える「AIの断片化」問題を解決する、医用画像AIの「App Store」のような存在になる 14。  
  * **品質管理サービス（QMaaS）：** AI時代に不可欠となる品質管理、精度監視、リスクマネジメントを収益化する。  
  * **統合診断への展開：** 放射線科の枠を超え、病理、ゲノム情報と連携することで、より高付加価値な精密医療支援サービスへ事業領域を拡大する 56。  
  * **データと予後予測サービスの収益化：** 匿名化された質の高い臨床データを製薬企業や研究機関に提供したり、AIを用いて疾患の予後予測を行うサービスを開発したりする 73。  
* **脅威 (Threats)**  
  * **中間搾取の排除（Disintermediation）：** クライアントである医療機関が、AIレポートシステムをベンダーから直接導入する（本件の根本的な懸念）。  
  * **AIのコモディティ化：** AI技術が成熟するにつれて、差別化が困難になり、価格競争に陥る。  
  * **新規参入者：** 俊敏なAIスタートアップ 58 や、豊富な資金力を持つ巨大テック企業（Google, IBMなど）が医療分野に本格参入する 79。  
  * **規制・法制度の障壁：** 診療報酬の不利な改定や、AIに対する厳格すぎる責任法の制定が、イノベーションを阻害するリスク。

## **Part 3: フェニックス戦略：新たな時代のための新事業の柱**

従来の出来高払いモデルの灰の中から、新たな成長を牽引する不死鳥（フェニックス）のごとき事業の柱を打ち立てる必要がある。本章では、これまでの分析に基づき、具体的かつ実行可能な4つの未来の事業モデルを提示する。これらの事業は相互に排他的ではなく、段階的に、あるいは組み合わせて追求することが可能である。

まず、各事業モデルの戦略的特徴を俯瞰的に比較するため、以下の要約表を示す。これは経営層が各選択肢の長所・短所を迅速に把握し、戦略的議論を深めるためのツールである。

| 戦略項目 | Pillar 1: AIプラットフォーム & 統合サービス | Pillar 2: 品質管理 & 臨床ガバナンス (QMaaS) | Pillar 3: 統合診断ハブ | Pillar 4: データ & 予後予測サービス |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| **戦略的目標** | 放射線科領域の「OS（オペレーティングシステム）」となる | 診断品質における「ゴールドスタンダード」となる | 精密医療（Precision Medicine）の実現を主導する | 医療データから新たな価値を創出する「インテリジェンス・プロバイダー」となる |
| **中核的価値提案** | 複雑性の吸収と、AI導入の簡素化 | 臨床的リスクの低減と、診断品質の保証 | 複数データを統合した、個別化医療のための深い洞察 | 研究開発の加速と、未来予測による臨床判断支援 |
| **主要顧客** | 医療機関のIT部門、経営企画室、放射線科部門長 | 医療機関の最高医療責任者（CMO）、病院長、リスク管理部門 | 腫瘍内科医、外科医などの臨床医、製薬企業 | 製薬企業、医療機器メーカー、研究機関、臨床医 |
| **収益モデル** | SaaSサブスクリプション、従量課金（Pay-per-use） | プレミアムな読影単価、定額制、リスク共有型契約 | 症例ごとの高単価な統合診断レポート料、プラットフォーム利用料 | データ・アズ・ア・サービス（DaaS）ライセンス料、予後予測レポート料 |
| **必要な主要資源** | AIベンダーとの強力なパートナーシップ、IT統合の専門家チーム | 臨床品質管理システム、法務・規制の専門家、高度に訓練された読影医 | 病理・ゲノム企業との提携・買収、マルチモーダルAIの専門家 | データサイエンティスト、データガバナンスの専門家、強固な匿名化技術 |
| **事業の防御性（Moat）** | ネットワーク効果、スイッチングコスト | ブランドへの信頼、規制遵守能力 | 高い技術的・資本的参入障壁、データの囲い込み | 独自かつ大規模なデータセット、優れた予測モデル |
| **市場投入までの期間** | 短期〜中期 | 短期〜中期 | 長期 | 中期〜長期 |

---

### **3.1. Pillar 1: AIプラットフォーム & 統合サービス（「App Store」モデル）**

コンセプト:  
自らを単なるサービス提供者から、テクノロジーの「オーケストレーター（指揮者）」へと再定義する。このモデルでは、様々なAI開発企業が提供するクラス最高のAIアルゴリズムを複数集約し、単一のインターフェースで利用可能にするベンダーニュートラルなプラットフォームを構築・提供する。医療機関は、このプラットフォームを契約するだけで、自院のPACSや電子カルテとシームレスに連携した多様なAI機能を利用できるようになる。これは、エムスリーの「M3 AI Platform」や、欧州のdeepc社が提供する「deepcOS」が示す方向性と一致する 14。  
価値提案:  
このモデルが解決するのは、顧客である医療機関が直面する「AIの断片化」という深刻な問題である。現状では、肺結節検出AI、脳動脈瘤検出AI、骨折検出AIなど、目的ごとに異なるベンダーからAIを導入する必要がある。これは、個別の契約、システム連携、保守管理の複雑さを増大させ、医療機関のIT部門に過大な負担を強いる。本モデルは、この複雑性をサービス提供者が一手に引き受ける（=複雑性の吸収）。顧客は、厳選されたAIのポートフォリオから必要なものを選択するだけでよく、あたかもスマートフォンのApp Storeでアプリを導入するように、手軽に最先端のAI技術の恩恵を享受できる。  
**事業モデル:**

* **収益モデル:** 安定的な収益基盤となるSaaS（Software-as-a-Service）モデルを基本とする。プラットフォームの基本利用料を月額または年額のサブスクリプション形式で徴収し、さらに特定の高度なAIアプリケーションの利用に応じて従量課金（Pay-per-use）を追加するハイブリッド型が考えられる。  
* **コスト構造:** プラットフォーム自体の研究開発費、国内外のAIベンダーとの提携交渉や関係維持に関わる費用、そして顧客の多様なIT環境に対応するための強力なシステムインテグレーションチームの維持費が主要なコストとなる。

成功の必要条件:  
このモデルの成否は、エコシステムの構築能力にかかっている。まず、エルピクセルやAIメディカルサービスといった国内の有力スタートアップから、シーメンス、GEヘルスケアといったグローバル大手まで、幅広いAI開発企業との強固なパートナーシップが不可欠である 47。次に、あらゆるベンダーのPACS、RIS、電子カルテと円滑に連携できる深い技術的知見と実績が求められる 6。そして最も重要なのは、特定のAIベンダーに偏らない「中立的なプラットフォーマー」としての信頼を勝ち得ることである。

### **3.2. Pillar 2: 品質管理 & 臨床ガバナンス・アズ・ア・サービス (QMaaS)**

コンセプト:  
価値提案の軸を「画像の読影」から「診断品質の保証と臨床リスクの管理」へとシフトさせる。このモデルは、既存の放射線科医ネットワークを中核的な資産として活用しつつ、彼らの役割をAIの監督者・品質管理者へと転換させる。サービサーは、AIと人間の最適な協業プロセスを設計・運用・保証する、トータル・クオリティ・マネジメント（TQM）の担い手となる。  
価値提案:  
AI診断の導入を検討する医療機関が抱える最大の懸念は、「品質をどう担保し、万一の際のリスク（法的責任）をどう管理するか」である。QMaaSは、この重荷を医療機関から引き受ける。具体的には、①症例の種類や目的に応じて最適なAIアルゴリズムを選定し、②AIと専門医による二重読影のワークフローを設計・実行し、③両者の見解が相違した場合の判定（Arbitration）プロセスを管理し、④AIと読影医双方のパフォーマンスを継続的に監視・評価する、といった一連の臨床ガバナンス機能を提供する。これにより、顧客は最高水準の診断品質を、自らのリスクを最小限に抑えながら享受できる。  
**事業モデル:**

* **収益モデル:** 従来の読影料に品質保証の付加価値を上乗せした、プレミアムな従量課金モデルが初期段階として考えられる。将来的には、より高度な定額制（サブスクリプション）や、診断精度（例：見落とし率の低減）や患者の臨床的アウトカム（例：治療開始までの時間短縮）といった品質指標に連動した成功報酬型の契約（Value-based healthcare）や、リスクを共同で負担するリスク共有型モデルへと進化させることが可能である 82。  
* **コスト構造:** 品質管理システムの開発・導入、法務・コンプライアンス部門の強化、そして放射線科医ネットワークに対する継続的な教育・研修プログラムへの投資が主要なコストとなる。

成功の絶対条件:  
このモデルは信頼（Trust）が全てである。顧客から「診断品質とリスク管理を安心して任せられる」という絶対的な信頼を勝ち取ることが不可欠であり、そのためには以下の条件が必須となる。第一に、SOC 2 Type II認証やHIPAA/GDPR準拠といった、客観的に証明可能な最高水準のデータセキュリティ体制 23。第二に、AIの精度検証や品質管理プロセスを監督する独立した「臨床ガバナンス委員会」の設置と、AIが関わる医療過誤に備えた明確で防御可能な法的枠組み（保険を含む）の構築。そして第三に、自社のブランドが「品質と信頼の証」として市場に認知されることである。

### **3.3. Pillar 3: 統合診断ハブ（「精密医療」モデル）**

コンセプト:  
放射線科という専門領域の枠を超え、より高次の価値を提供する、長期的かつ野心的な事業の柱である。放射線画像（Radiology）、デジタル化された病理組織画像（Digital Pathology）、そしてゲノム・分子情報（Genomics）を、患者一人ひとりの電子カルテ情報（EMR）と統合する、統一診断プラットフォームを構築する。これにより、これまでサイロ化されていた各診断情報を横断的に解析し、疾患の全体像を多角的に描き出す。  
価値提案:  
このモデルが提供するのは、単なる「診断」ではなく、個別化医療（Precision Medicine）を実現するための「深い洞察（Insight）」である。例えば、ある腫瘍に対して、放射線画像からその形状や血流を、病理画像からその細胞の悪性度を、ゲノム情報からその遺伝子変異の特性を統合的に分析する。これにより、依頼元の臨床医（特に腫瘍内科医や外科医）は、その患者に最適な治療薬（分子標的薬など）を選択したり、治療効果を予測したり、再発リスクを層別化したりすることが可能になる。これは、診断情報提供者から、治療方針決定に不可欠な戦略的パートナーへの昇華を意味する。このビジョンは、米国のTempus社のような先進企業が目指す方向性と軌を一にする 56。  
**事業モデル:**

* **収益モデル:** 症例ごとに非常に高い単価が設定される「統合診断レポート」の提供が主たる収益源となる。また、この統合データプラットフォームを、新薬開発や臨床試験（治験）を行う製薬企業に提供し、ライセンス料や共同研究開発費を得るというBtoBモデルも考えられる。  
* **コスト構造:** 技術的・資本的に極めて高い参入障壁を持つ。データウェアハウスの構築、マルチモーダルAI（画像、テキスト、ゲノム情報を同時に解析するAI）の開発、病理検査会社やゲノム解析企業との戦略的提携またはM\&A（合併・買収）、そして各分野の高度な専門人材の獲得に莫大な投資が必要となる。

成功の必要条件:  
この事業は、巨額の資本調達能力が絶対的な前提となる。その上で、質の高い病理診断サービスやゲノムシーケンシングサービスを提供する企業との間に、単なる業務提携に留まらない、深いレベルでの戦略的パートナーシップ（あるいは資本関係）を構築する必要がある。さらに、異なる種類の医療データを統合する際の技術的・法的な課題（特にデータ標準化とプライバシー保護）を乗り越える卓越した能力が求められる 42。

### **3.4. Pillar 4: データ & 予後予測サービス**

コンセプト:  
他の事業の柱を推進する過程で生まれる、最も価値ある2つの資産、すなわち「大規模かつ高品質にキュレーションされたマルチモーダル医療データ」と「それを解析するために開発された高度なAIモデル」を直接収益化する。  
価値提案:  
このモデルは、2つの異なる顧客層に価値を提供する。

1. **研究開発市場向け（製薬企業、医療機器メーカー、学術機関）：** 匿名化され、構造化された高品質なデータセットを「Data-as-a-Service (DaaS)」として提供する 78。これにより、顧客は新薬の有効性評価、新たなバイオマーカーの探索、AIアルゴリズムの開発といった研究開発プロセスを劇的に加速させることができる。日本は世界有数のCT/MRI保有国であり、質の高い臨床データが豊富に存在するが、その利活用は遅れている 86。この「宝の持ち腐れ」状態を解消することは、大きなビジネスチャンスである。  
2. **臨床現場向け（臨床医、患者）：** AIを用いて疾患の「予後」を予測するプレミアムサービスを提供する。例えば、心不全患者の胸部X線画像から退院後の再発確率を予測したり 73、肝がん患者の術後生存率を予測したり 76、子宮頸がんの放射線治療効果を予測する 74 といった、診断の先にある未来を提示する。これは、治療方針の最適化や、患者へのインフォームド・コンセントの質を向上させる上で極めて価値が高い 87。

**事業モデル:**

* **収益モデル:** 研究開発市場向けには、データセットへのアクセス権や利用量に応じたライセンス料を課金する。臨床現場向けには、予後予測レポート1件あたりの分析料を課金する。  
* **コスト構造:** データサイエンティストチームの維持・強化、データの匿名化・品質管理・共有に関する法務・倫理的枠組みの構築・維持、そして新たな予後予測モデルを開発するための継続的な研究開発投資が主なコストとなる。

成功の絶対条件:  
この事業の生命線は、データの倫理的取り扱いと、それに対する社会的信頼である。患者からの明確かつ適切な同意取得（インフォームド・コンセント）、堅牢な匿名化技術、そしてデータ利用に関する透明性の高いガバナンス体制の構築は、いかなるビジネス上の利益よりも優先されるべき絶対条件である 43。これを怠れば、企業の信頼は失墜し、事業全体が崩壊するリスクを伴う。プラットフォームは、構想段階からデータ研究利用の可能性を視野に入れ、倫理とプライバシーを最優先事項として設計されなければならない。

## **Part 4: 戦略的ロードマップと経営会議のための論点**

これまでの分析と提案を、具体的な行動計画と戦略的意思決定のためのアジェンダに落とし込む。これは、未来への航海図であり、経営陣が取るべき針路を定めるための討議資料である。

### **4.1. 段階的戦略ロードマップ（短期・中期・長期）**

事業変革は一朝一夕には成し遂げられない。以下の3段階のロードマップは、リスクを管理しつつ、着実に未来の事業基盤を構築するための道筋を示す。

* **フェーズ1：基盤構築（0〜2年）**  
  * **アクション：**  
    1. **既存事業の最適化：** 現在のワークフローに、市販の「セカンドリーダー型」AIを積極的に導入し、読影効率と品質を向上させる。これにより、来るべき変革に備えるための収益とキャッシュフローを最大化する。  
    2. **パイロットプロジェクトの開始：** 日本の健診市場のような、大量かつ定型的な案件を対象に、生成AIによるレポート自動作成のパイロット運用を開始する。これにより、技術的な課題と運用上のノウハウを早期に蓄積する。  
    3. **パートナーシップの模索：** Pillar 1（AIプラットフォーム）の実現に向け、国内外の主要なAIベンダーとの間で、技術評価や提携の可能性を探るための公式な対話を開始する。  
  * **目標：** 中核事業の競争力を防衛・最適化しながら、本格的な事業変革に向けた技術的・商業的基盤を築く。  
* **フェーズ2：事業変革（2〜5年）**  
  * **アクション：**  
    1. **新事業の本格展開：** Pillar 1（AIプラットフォーム & 統合サービス）および Pillar 2（QMaaS）を商業サービスとして正式にローンチする。  
    2. **ビジネスモデルの移行：** 主要なクライアントを対象に、従来の出来高払い契約から、SaaSサブスクリプションや価値連動型の契約モデルへの移行を戦略的に推進する。  
    3. **次世代事業の布石：** Pillar 3（統合診断ハブ）の実現可能性を検証するため、特定のパートナー病院および病理検査会社と共同で、限定的なパイロットプロジェクトを開始する。  
  * **目標：** 新たな経常収益（Recurring Revenue）の柱を確立し、企業のアイデンティティを「人材提供者」から「テクノロジーと品質のリーダー」へと転換させる。  
* **フェーズ3：市場リードと拡大（5年以降）**  
  * **アクション：**  
    1. **高付加価値事業のスケールアップ：** Pillar 3（統合診断ハブ）を本格的な事業として拡大展開する。  
    2. **データ事業の収益化：** Pillar 4（データ & 予後予測サービス）を商業製品として市場に投入し、新たな収益源とする。  
    3. **グローバル展開の検討：** 日本の要求水準の高い市場で磨き上げたプラットフォームと専門知識を武器に、アジア市場をはじめとする海外への展開を検討する。  
  * **目標：** AIが主導する新たな統合診断の時代において、市場のリーダーとしての地位を確立する。

### **4.2. クリティカル・サクセス・ファクターとハザード（危険因子）の緩和**

提案されたすべての事業の柱に共通する、成功のための必須要件と、回避すべき重大なリスクを明確にする。

* **成功のための前提条件 (Prerequisites)：**  
  * **資本 (Capital)：** 技術開発、専門人材の獲得、そして場合によってはM\&Aのために、大規模な資金調達を含む戦略的な財務計画が不可欠である。  
  * **人材 (Talent)：** 採用の重点を、従来の放射線科医中心から、AIエンジニア、データサイエンティスト、システム統合の専門家、法務・規制対応の専門家といった、多様なタレントポートフォリオへとシフトさせる必要がある。  
  * **パートナーシップ (Partnerships)：** AI開発、病理、ゲノム、学術界など、自社にない能力を補完するための強力なパートナーエコシステムを構築することが、成功の鍵を握る。  
* **絶対条件とリスク緩和策 (Absolute Conditions & Mitigations)：**  
  * **データセキュリティとプライバシー：** これはいかなる状況においても最優先事項である。SOC 2やISO 27001といった第三者認証を取得した最先端のセキュリティプロトコルを導入し、日本の個人情報保護法および国際的なデータ規制（GDPR等）を厳格に遵守する体制を構築する 23。  
  * **臨床的・法的厳格性：** AIの性能検証と品質管理を監督するための、社外の専門家を含む「臨床ガバナンス委員会」を設置する。法務専門家や保険会社と連携し、新たなサービスモデルにおける責任の所在を明確にし、それをカバーする新たな保険商品を開発する。  
  * **変革管理 (Change Management)：** 社内の放射線科医ネットワークが、新たな「AIコンダクター」「品質管理者」としての役割へ円滑に移行できるよう、インセンティブ設計やトレーニングプログラムを含む包括的な変革管理計画を策定・実行する。抵抗勢力ではなく、変革の推進力へと転換させることが極めて重要である。

### **4.3. 経営会議での戦略的討議事項（「お題」）**

以下の討議事項は、経営陣が戦略的な明確性を確保し、未来に向けた重大な意思決定を行うために設計されている。

1. **アイデンティティと戦略的スタンス：** 我々は本質的に「テクノロジーを駆使する**サービス企業**」なのか、それとも「医療サービスを提供する**テクノロジー企業**」なのか？ この自己定義が、今後10年間のコアコンピタンス、投資優先順位、そしてブランドのあり方を決定する。  
2. **事業の柱の優先順位と投資配分：** 我々の限られた経営資源を考慮したとき、4つの事業の柱のうち、どれが最もリスク調整後のリターンが高いか？ 一つの柱に集中的に投資すべきか、ポートフォリオとして分散的に進めるべきか？ 我々の「社運を賭ける（Bet-the-company）」イニシアチブは何か？  
3. **AIケイパビリティの構築戦略：** 我々のAI能力をいかにして構築するか？ **「買う（Buy）」**（AIスタートアップを買収する）、**「創る（Build）」**（独自のAIを内製開発する）、あるいは\*\*「組む（Partner）」\*\*（中立的なプラットフォーマーとして他社AIを搭載する）のか？ パートナーを選定する際の基準は何か？  
4. **ビジネスモデル革命の実行計画：** 我々の顧客と損益計算書（P\&L）を、いかにして取引ベースの出来高払いモデルから、経常収益ベースの価値連動型モデル（サブスクリプション、リスク共有など）へと移行させるか？ 主要顧客上位20社に対する具体的な移行パスはどのようなものか？  
5. **人的資本の変革：** 我々の現在の放射線科医ネットワークを、未来の「AIコンダクター」へと変革するための具体的な計画は何か？ また、新たな事業の柱を構築するために不可欠な新しい人材（データサイエンティスト、AIエンジニア等）を、いかにして惹きつけ、育成し、定着させるか？  
6. **法的責任に対するリスク許容度：** Pillar 2 (QMaaS) や Pillar 3 (統合診断) において、防御可能な市場ポジションを築くために、我々はどの程度の臨床的・金銭的リスクを公式に引き受ける覚悟があるか？ このリスクを管理するために、どのような新たな組織体制や保険商品が必要か？  
7. **「健診」市場の戦略的活用：** 日本特有の、大規模かつ標準化された「健診」市場を、我々の新たなAI駆動型サービスとビジネスモデルの「実験場（Testbed）」および「規模拡大（Scale-up）」の場として、どのように戦略的に活用できるか？

#### **Works cited**

1. 遠隔医療市場規模、シェア、成長|グローバルレポート\[2032\] \- Fortune Business Insights, accessed July 28, 2025, [https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E6%A5%AD%E7%95%8C-%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88/%E9%81%A0%E9%9A%94%E5%8C%BB%E7%99%82%E5%B8%82%E5%A0%B4-101067](https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E6%A5%AD%E7%95%8C-%E3%83%AC%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88/%E9%81%A0%E9%9A%94%E5%8C%BB%E7%99%82%E5%B8%82%E5%A0%B4-101067)  
2. 読影医が不足している現状と解決策について解説 | 株式会社イリモトメディカル, accessed July 28, 2025, [https://irimotomedical.co.jp/column/583/](https://irimotomedical.co.jp/column/583/)  
3. 読影医とは？放射線科医や技師との違い、読影医の需要と今後の展望 \- エムネス, accessed July 28, 2025, [https://mnes-lookrec.com/medical-info/radiologist](https://mnes-lookrec.com/medical-info/radiologist)  
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5. Teleradiology Market Size & Share, Forecast Report, 2032 \- Fortune Business Insights, accessed July 28, 2025, [https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/teleradiology-market-100284](https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/teleradiology-market-100284)  
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56. AI in Pathology: Reshaping Diagnostic Precision, Workflow Efficiency, and Clinical Decision-Making \- MarketsandMarkets, accessed July 28, 2025, [https://www.marketsandmarkets.com/blog/HC/ai-in-pathology-reshaping-diagnostic-precision](https://www.marketsandmarkets.com/blog/HC/ai-in-pathology-reshaping-diagnostic-precision)  
57. Integrated Diagnostics: The Computational Revolution Catalyzing Cross-disciplinary Practices in Radiology, Pathology, and Genomics \- RSNA Journals, accessed July 28, 2025, [https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2017170062](https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2017170062)  
58. 画像認識AI技術でがんを早期発見、東大卒の医師が手がけるスタートアップの物語 \- 新R25, accessed July 28, 2025, [https://r25.jp/companies/ai-ms/interview/937650240645758978](https://r25.jp/companies/ai-ms/interview/937650240645758978)  
59. AIメディカルサービス、NEDOのディープテック・スタートアップ支援基金/ディープテック・スタートアップ支援事業に採択 | 株式会社AIメディカルサービスのプレスリリース \- PR TIMES, accessed July 28, 2025, [https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000049025.html](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000049025.html)  
60. スタートアップワールドカップ、日本代表のアイリス優勝 のどの画像からインフル診断, accessed July 28, 2025, [https://globe.asahi.com/article/15074291](https://globe.asahi.com/article/15074291)  
61. スタートアップ企業が取り組む、AIを活用した医療機器！ － AIメディカルサービス 内視鏡の画像診断支援人工知能（AI）編 \- 『医機なび』は, accessed July 28, 2025, [https://www.iryokiki-navi.com/news/p\_5352/](https://www.iryokiki-navi.com/news/p_5352/)  
62. Japan: A Hotspot for AI Applications in Healthcare | FPT Software, accessed July 28, 2025, [https://fptsoftware.com/resource-center/blogs/japan-a-hotspot-for-ai-applications-in-healthcare](https://fptsoftware.com/resource-center/blogs/japan-a-hotspot-for-ai-applications-in-healthcare)  
63. 医療とAI「現状の課題と今後の展望」 \- 医師のともキャリア, accessed July 28, 2025, [https://ishinotomo-tensyoku.com/column/news/%E5%8C%BB%E7%99%82%E3%81%A8ai%E3%80%8C%E7%8F%BE%E7%8A%B6%E3%81%AE%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%81%A8%E4%BB%8A%E5%BE%8C%E3%81%AE%E5%B1%95%E6%9C%9B%E3%80%8D/](https://ishinotomo-tensyoku.com/column/news/%E5%8C%BB%E7%99%82%E3%81%A8ai%E3%80%8C%E7%8F%BE%E7%8A%B6%E3%81%AE%E8%AA%B2%E9%A1%8C%E3%81%A8%E4%BB%8A%E5%BE%8C%E3%81%AE%E5%B1%95%E6%9C%9B%E3%80%8D/)  
64. AI（人工知能）時代における放射線科の役割 – JCR, accessed July 28, 2025, [https://jcr.or.jp/radiologist/ai/](https://jcr.or.jp/radiologist/ai/)  
65. 放射線科医のキャリア戦略とは ドクターネットエージェント, accessed July 28, 2025, [https://dn-agent.com/tips/useful/490](https://dn-agent.com/tips/useful/490)  
66. 医療AIとは？現場での活用事例・メリットとデメリットを簡単解説！ \- AIsmiley, accessed July 28, 2025, [https://aismiley.co.jp/ai\_news/medical-ai/](https://aismiley.co.jp/ai_news/medical-ai/)  
67. 内製化とは？意味やメリット・デメリットをわかりやすく解説！ | ワークフロー総研, accessed July 28, 2025, [https://www.atled.jp/wfl/article/38602/](https://www.atled.jp/wfl/article/38602/)  
68. AIシステム内製化が進む理由とは？自社開発のメリット・デメリット・阻害要因・内製化のポイント・導入方法を徹底解説！, accessed July 28, 2025, [https://ai-market.jp/howto/ai-insourcing/](https://ai-market.jp/howto/ai-insourcing/)  
69. 2025年に試すべきSWOT分析ツールトップ10 \- ClickUp, accessed July 28, 2025, [https://clickup.com/ja/blog/433441/swot-analysis-generators](https://clickup.com/ja/blog/433441/swot-analysis-generators)  
70. AIを使ってSWOT分析を作成する \- SlidesPilot, accessed July 28, 2025, [https://www.slidespilot.com/ja/features/visual-maker/swot-analysis](https://www.slidespilot.com/ja/features/visual-maker/swot-analysis)  
71. 産学官で連携し、日本に適した遠隔画像診断支援システムを展開。医療格差を解決する「ViewSend ICT」 \- FUNDINNO, accessed July 28, 2025, [https://fundinno.com/projects/483](https://fundinno.com/projects/483)  
72. Teleradiology and Telehealth in 2025 \- Dicom Systems, accessed July 28, 2025, [https://dcmsys.com/project/teleradiology-and-telehealth-in-2025/](https://dcmsys.com/project/teleradiology-and-telehealth-in-2025/)  
73. 心不全患者の予後、AIが胸部X線画像から予測 徳島大など | Science Portal, accessed July 28, 2025, [https://scienceportal.jst.go.jp/newsflash/20230614\_n01/](https://scienceportal.jst.go.jp/newsflash/20230614_n01/)  
74. 1枚のMRI画像から生成AIで複数画像作成、予後予測可能か検証 予測精度90%を達成, accessed July 28, 2025, [https://medit.tech/usability-of-synthesized-image-for-prediction-model-of-recurrence-after-radiotherapy-in-locally-advanced-cervical-cancer/](https://medit.tech/usability-of-synthesized-image-for-prediction-model-of-recurrence-after-radiotherapy-in-locally-advanced-cervical-cancer/)  
75. 【研究成果】生成AIの活用法：予後が見える医療画像生成 ～子宮頸がん患者における撮影レスな予後予測へ～ | 広島大学, accessed July 28, 2025, [https://www.hiroshima-u.ac.jp/news/81620](https://www.hiroshima-u.ac.jp/news/81620)  
76. PRESS RELEASE 肝癌の予後予測に革新をもたらす AI 技術 \- 東京大学医学部附属病院, accessed July 28, 2025, [https://www.h.u-tokyo.ac.jp/press/\_\_icsFiles/afieldfile/2023/09/14/release\_20230914.pdf](https://www.h.u-tokyo.ac.jp/press/__icsFiles/afieldfile/2023/09/14/release_20230914.pdf)  
77. ステージ４肺がんの症例データから予後を予測するAIモデルを構築 \- 和歌山県立医科大学, accessed July 28, 2025, [https://www.wakayama-med.ac.jp/intro/press/2024/2024-0314.html](https://www.wakayama-med.ac.jp/intro/press/2024/2024-0314.html)  
78. All-in-one platform for AI R\&D in medical imaging, encompassing data collection, selection, annotation, and pre-processing \- arXiv, accessed July 28, 2025, [https://arxiv.org/html/2403.06145v1](https://arxiv.org/html/2403.06145v1)  
79. 【2024年最新】医療AIの動向と活用事例7選！メリット等、完全網羅！ \- LLM総合研究所, accessed July 28, 2025, [https://www.llmsouken.com/?p=350](https://www.llmsouken.com/?p=350)  
80. Japan Ai In Medical Imaging Market Size & Outlook \- Grand View Research, accessed July 28, 2025, [https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/ai-in-medical-imaging-market/japan](https://www.grandviewresearch.com/horizon/outlook/ai-in-medical-imaging-market/japan)  
81. エムスリー社・NOBORI社が手がける医用画像診断支援AIプラットフォームにて 医用画像解析ソフトウェア EIRL Chest Noduleのサービス提供を開始 \- エルピクセル株式会社, accessed July 28, 2025, [https://lpixel.net/news/press-release/2020/10132/](https://lpixel.net/news/press-release/2020/10132/)  
82. Rad AI Launches with $4M, Will Use AI to Automate Administrative Radiology Tasks, accessed July 28, 2025, [https://www.chiefhealthcareexecutive.com/view/rad-ai-launches-with-4m-will-use-ai-to-automate-administrative-radiology-tasks](https://www.chiefhealthcareexecutive.com/view/rad-ai-launches-with-4m-will-use-ai-to-automate-administrative-radiology-tasks)  
83. SOPHiA GENETICS \- Democratizing Data-Driven Medicine, Together, accessed July 28, 2025, [https://www.sophiagenetics.com/](https://www.sophiagenetics.com/)  
84. Tempus | AI-enabled precision medicine, accessed July 28, 2025, [https://www.tempus.com/](https://www.tempus.com/)  
85. Precision medicine integrating whole-genome sequencing, comprehensive metabolomics, and advanced imaging | PNAS, accessed July 28, 2025, [https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1909378117](https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1909378117)  
86. 【医療AIスタートアップ】医用画像×AIで唯一無二のプラットフォーマーに \- Salesforce, accessed July 28, 2025, [https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-startup-insight2/](https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-startup-insight2/)  
87. Artificial Intelligence in Radiology \- Advantages, Use Cases & Trends \- ITRex Group, accessed July 28, 2025, [https://itrexgroup.com/blog/artificial-intelligence-in-radiology-use-cases-predictions/](https://itrexgroup.com/blog/artificial-intelligence-in-radiology-use-cases-predictions/)  
88. 【GDPR】医学研究を実施する上でのGDPR上の解釈の困難さに対する欧州データ保護委員会の反応, accessed July 28, 2025, [https://jibun-no.work/2022/10/1196/](https://jibun-no.work/2022/10/1196/)