TXP MedicalのAI活用事例（医療・ヘルスケア・IT・通信／2024年）

企業規模中小企業（〜99名）

地域日本

導入段階実証実験（PoC）

使用ツールNEXT Stage ER（救急部門管理システム）、NSER mobile（救急搬送統合プラットフォーム）

背景・課題

救急搬送時の患者情報記録は手書きに依存しており、医療機関への情報共有にタイムラグがあった。救急現場での音声入力のAI活用が求められていた。

東京消防庁のINNOVATION PROJECTで生成AI技術を救急隊業務に適用。音声認識とAIで搬送時の情報を自動構造化し、医療機関への即時共有を実現。

84主要病院に導入（大学病院・救命救急センターの約50%シェア）、44地域1200万人以上カバー

日本初の救急隊業務における生成AI活用として実証。主力システムNSERは84主要病院（大学病院・救命救急センターの約50%シェア）、44地域1200万人以上をカバー。

救急医療のように「秒単位の判断」が求められる現場では、音声AI×生成AIによるリアルタイムデータ構造化が大きな価値を持つ。現場起点の課題解決がスタートアップの強み。