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Search results for "SNOMED": 45 articles

FHIRTaiwanTaiwan🏛衛生福利部Jul 22, 2026

衛福部資訊處與澳洲醫療軟體產業協會MSIA執行長Emma Hossack交流數位健康成果:以「FHIR Box」與「3-3-3策略」打造全球智慧醫療新典範

台湾衛生福利部資訊処が豪州医療ソフトウェア産業協会(MSIA)のEmma Hossack氏と会合を開き、FHIR Boxアーキテクチャと3-3-3デジタルヘルス戦略を発表した。豪州専門家は台湾のデジタルヘルス転換速度とアーキテクチャの完整性が世界トップ水準と高く評価した。

FHIRSwitzerland🏛SanteNetJul 21, 2026

HL7 v2 ORU Lab Results → FHIR Observation - SanteNet

SanteNetがHL7 v2 ORU^R01メッセージからFHIR Observationリソースへの変換マッピングを解説した技術記事。MSH・PID・OBR・OBX・SPMの各セグメントが対応するFHIRリソースにどうマッピングされるかを詳述し、LOINC・UCUM・SNOMED CTによる用語標準化の重要性も説明している。

FHIRUSAUnited States🏛AMA (American Medical Association)Jul 17, 2026

AMA convenes new SNOMED CT to CPT mapping initiative | Healthcare IT News

米国医師会(AMA)は2026年7月17日、SNOMED CTとCPTコードのマッピング開発・展開イニシアチブを立ち上げ、保険会社・EHRベンダー・クリアリングハウス・標準化団体に広く参加を呼びかけた。このマッピングはCMSが2027年1月1日に義務化するFHIRベースの電子事前承認(ePriorAuth)ワークフローを支えるもので、Da Vinci実装ガイドとの整合も確認されており、AMAのWillie Underwood III会長は「臨床用語と管理コーディングの橋渡しによってリアルタイム事前承認を可能にし、医師の行政負担を減らす」と述べた。

FHIRUSAUS🏛American Medical AssociationJul 15, 2026

AMA announces SNOMED CT to CPT mapping initiative

米国医師会(AMA)が、2027年1月施行のCMS FHIR準拠事前承認義務化に備え、SNOMED CTとCPTコードのマッピング開発を正式発表した。HL7 Da Vinci Projectと連携し、FHIR実装の標準化語彙を医師主導で整備する取り組みを開始する。

FHIRUSAUS🏛American Medical AssociationJul 15, 2026

AMA announces SNOMED CT to CPT mapping initiative

米国医師会(AMA)が、2027年1月施行のCMS FHIR準拠事前承認義務化に備え、SNOMED CTとCPTコードのマッピング開発を正式発表した。HL7 Da Vinci Projectと連携し、FHIR実装の標準化語彙を医師主導で整備する取り組みを開始する。

FHIRUSAUS🏛American Medical AssociationJul 15, 2026

AMA announces SNOMED CT to CPT mapping initiative

米国医師会(AMA)が、2027年1月施行のCMS FHIR準拠事前承認義務化に備え、SNOMED CTとCPTコードのマッピング開発を正式発表した。HL7 Da Vinci Projectと連携し、FHIR実装の標準化語彙を医師主導で整備する取り組みを開始する。

FHIRInternationalMay 29, 2026

オーストラリア、デジタルヘルス標準化の新フレームワークを発表—FHIRプロファイル・SNOMED CTなど統括

オーストラリア政府が、FHIR、SNOMED CT、HL7をはじめとする医療データ標準を統括する新たなデジタルヘルス標準化フレームワークを発表した。ACDCI(Australian Clinical Data for Interoperability)を中心に、EMR間の相互運用性確保と安全なデータ連携を推進することが目的だ。

FHIRSlovenia🏛Better CareApr 10, 2026

Clinical coding AI: Preventing hallucinations with FHIR

BetterがFHIRターミノロジーサービスとMCP(Model Context Protocol)を活用してAI臨床コーディングのハルシネーション(幻覚的誤出力)を防止する手法を公開。SNOMED CT・ICD-10・LOINCなどの権威ある語彙コードと照合してAIの出力を検証することで、規制された医療環境に必要なトレーサビリティを確保。