ドイツの医療データ連携：ISiK、MII、EHDSが描くFHIRの未来図
ドイツでは、gematikやKBVなどが主導する複数の制度的枠組み（ISiK, MIOsなど）がFHIR R4の採用を推進。これにEUレベルでEHDS規制が加わり、国内法規と国際的な相互運用性が複雑に絡み合う状況となっている。
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「SNOMED」の検索結果：23 件
Germany のニュース 23 件
ドイツのデータ主導型医療：EHDSとAI規制が変革を推進
ドイツは、European Health Data Space（EHDS）やEUのAI規則に基づき、データ駆動型の医療システム構築を進めている。電子カルテ（ePA）の導入や国立データセンターを活用し、データの標準化と安全な共有を目指す。
医療機器・ITの調達における相互運用性の確保：病院が主導する変革
DGBMT（ドイツ生物医学技術学会）は、病院が持つ購買力を用いて、メディテックやIT導入時に「相互運用性」を義務的な基準として確立すべきだと提言した。これは、単なる法規制ではなく、調達プロセス自体に組み込むことで実現可能である。
医療機器調達における相互運用性基準の義務化を提言：DGBMT
ドイツの生物医学工学学会（VDE DGBMT）は、その政策文書で、医療技術の購入プロセスにおいて「相互運用性」を必須の調達基準として組み込むよう求めた。病院が持つ市場力と既存の国際標準を活用することで、新たな法制度なしに標準遵守を強制できるとしている。
ラテンアメリカ・カリブ海地域のデジタルヘルス連携を推進するPH4Hの取り組み
BIDとPAHOが主導し、日本政府の支援を得て、「汎米デジタル健康ルート（PH4H）」が立ち上げられた。これは、ラテンアメリカおよびカリブ海諸国間で安全な臨床情報共有のための相互運用可能なインフラ構築を目指す地域イニシアティブである。
Smile CDRとnursITが実現するFHIRベースの医療データ連携基盤
Smile Digital HealthのFHIR®プラットフォーム「Smile CDR」は、病院における構造化された臨床データの管理を可能にする。nursIT社を通じて、HL7 v2やSNOMED CTなどの標準規格を統合し、高度な相互運用性を持つ中央データプラットフォームを提供する。
Smile CDRnursIT InstituteHL7
「デジタル化は考慮すべき」：病院改革とIT戦略の連携
DMIのヴィオラ・ヘンケ氏が、ドイツの病院が直面する財政難や構造的課題を指摘。新たな資金調達枠（KHTF）を活用するには、単なるシステム導入ではなく、相互運用性（Interoperability）とデータ戦略に基づいたデジタル化の統合的な取り組みが必要だと述べる。
FHIRGermany🏛Fachverband für Dokumentation und Informationsmanagement in der Medizin (DVMD)整理済2026年1月13日
医療情報管理者の役割変化とスマートデータ活用：相互運用性の重要性
DVMDのアンネット・ミュラー氏が、今日の医療情報管理において「スマートデータ」の定義と利用における課題を指摘。価値ある知見を得るためには、データの完全性と相互運用性が不可欠であると強調した。
第10回ドイツ相互運用性デー：AIと医療標準の未来
ドイツで開催された「第10回ドイツ相互運用性デー」では、AIが医療標準に与える影響が議論されました。参加者は、AIの信頼性を確保するためには、HL7 FHIRやSNOMED CTといった構造化されたデータ基盤が不可欠であると強調しました。
AIと医療標準規格の交差点：ドイツでの議論から見えた課題点
第10回ドイツ相互運用性デー（DIT）では、AIが医療標準規格に与える影響が焦点となった。専門家は、AIの信頼性を確保するためには、HL7 FHIRやSNOMED CTのような構造化されたデータと共通の基準が必要不可欠だと指摘した。
HL7SNOMED CT
デジタル化で医療の効率を向上させるには
BIHのシンヴィア・トゥーン教授は、デジタル変革がもたらす可能性と課題について語った。技術的な進歩に加え、法制度や標準規格の「強制力」が必要であり、国際的な成功事例から学ぶべきだと指摘した。
医薬品成分のコード/名称指定方法（Phase II）に関する仕様定義
本資料は、薬剤の構成成分（Bestandteil）をコードまたは自由テキストで記述する方法について詳細な仕様を提供している。特に、ASK-CodeやSNOMED CT®-Codeといった標準化されたコードの使用方法と、それがFHIRリソースにおける具体的なマッピングを示している。
DiGA Toolkit 1.0.0：医療情報コードの構造とマッピング定義
本ページは、デジタルヘルスアプリケーション（DiGA）に関連する医療情報のコーディングやデータ要素の具体的な仕様を提示している。特に、SNOMED CTやLOINCといった標準コードシステムを用いたデータの取り扱い方や、FHIRへのマッピング方法が詳細に定義されている。
デジタル検査結果の課題：ePAへの統合と標準化の必要性
ドイツのラボメディシンの専門家は、電子患者記録（ePA）における検査データ統合の難しさを指摘。現場ではHL7やFHIRが使われるものの、真の統一的なデジタル化にはLOINCやSNOMED CTなどによる深いセマンティックな標準化が必要だと述べている。
LOINCUCUM
AIを活用し医療データを標準化：FHIR-Starterプロジェクト始動
Fraunhofer-Institutが主導する「FHIR-Starter」という研究プロジェクトが、LLMとNLPを用いて非構造化の医療テキストを自動で構造化することを目的として開始されました。これにより、電子カルテや診断書といったPDF形式のデータを標準的なデータ交換フォーマットに変換し、医療データの活用効率向上を目指します。
AIを活用し医療データを構造化：FHIR-Starterプロジェクトの進捗
フラウンホーファーの研究プロジェクト「FHIR-Starter」は、LLMとNLPを用いて非構造化な医療テキストを自動で解析・構造化するソフトウェアサービスを開発している。これにより、ドイツの医療データ利用における課題解決を目指す。
FHIR-Starterプロジェクトが電子カルテのデータ構造化を目指す
Fraunhofer IESE主導の「FHIR-Starter」プロジェクトは、医療データの自動構造化を目指し、LLMとNLPを活用する。これにより、ドイツの電子患者記録（ePA）に散在する非構造化データをFHIR形式で活用し、診療や研究への利用効率を大幅に向上させることを目的とする。
AIを活用し医療データを標準化：FHIR-Starterプロジェクトの進捗
フラウンホーファー研究所（Fraunhofer IESE）は、AIと自然言語処理（NLP）を用いて、PDF形式などの非構造化な医療文書を標準的なデータ形式に自動で変換する「FHIR-Starter」という研究開発を進めている。これにより、電子カルテや診療記録の効率的な利用・活用を目指す。
FHIR-Starter：AIが医療データを構造化し、デジタル化を推進
Fraunhofer IESEらが主導する「FHIR-Starter」プロジェクトは、LLMとNLPを用いて非構造化の電子カルテ（PDFなど）から医療情報を抽出し、標準規格に準拠したデータ形式に変換するソフトウェアサービスを開発している。これにより、ドイツの医療現場における手作業による情報入力やデータ比較の課題を解決し、ePAの完全なデジタル化を目指す。
AI活用で医療データ構造化を推進：FHIR-Starterプロジェクトの概要
フラウンホーファー研究所は、大規模言語モデル（LLMs）と自然言語処理（NLP）を用いて、PDFなどの自由形式の医療文書からデータを自動的に抽出し、標準化する研究プロジェクト「FHIR-Starter」を開始した。これにより、ドイツの医療データ活用における課題解決を目指す。
Fraunhofer IESE