こんにちは！山崎光春です。
NECと東北大学病院は、生成AIにおける日本語大規模言語モデル（LLM）を活用し、電子カルテなどの情報を基に医療文書を自動作成する実証実験を行いました。実証の結果、医療文書の作成時間を半減し、業務効率化の可能性を確認しました。また、NECは和歌山県の橋本市民病院とも同様の実証実験を行っており、これらの実証を踏まえて、NECでは、LLMを活用した医療機関向けのソリューションを2024年内に提供開始する予定です。実証実験は、医師の業務のうち「記録・報告書作成や書類の整理」が時間外労働の主な原因の1つになっている点に着目し、始められました。
東北大学病院での実証は、2023年10～11月に実施され、NECが開発した医療テキスト分析AIを活用し、電子カルテに記録された患者の情報を整理し、同社のLLMを活用して治療経過の要約文章を自動で生成可能にしました。実証の結果、作成時間を平均47%削減し、文章の表現や正確性についても高い評価を得ることができました。また、生成された要約文章は、引用元である電子カルテの記載内容と関連付けて表示されるため、医師がエビデンスを効率的に確認することが可能となります。
橋本市民病院では2024年3月まで実証が行われる予定で、NECの電子カルテシステムを使用し、匿名化された電子カルテの情報をクラウド上のLLMに安全でシームレスに連携し、個人情報を学習させないように配慮しながら要約文章を生成しています。実際の医療現場でLLMを活用するためには、各医療機関で独自のLLMシステムを保有することは難しいため、電子カルテから必要な情報をクラウド上のLLMに連携し要約文章を生成する仕組みが求められています。
今後、NECは、LLMと音声認識を組み合わせた医療文章の作成支援や、LLMを活用した症状詳記などの自動作成に関する実証を行う予定です。
Citations:
[1] https://law.northeastern.edu/academics/programs/llm-programs/
[2] https://graduate.northeastern.edu/program/master-of-laws-llm-14273/
[3] https://llm-guide.com/schools/massachusetts/concentration/health-law-medical-law
[4] https://llm-guide.com/schools/usa/massachusetts/northeastern-university-school-of-law
[5] https://www.lsac.org/choosing-law-school/find-law-school/llm-and-other-law-programs-us-canada/northeastern-university
