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った。
その結果、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できたという。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10月から行っている。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だとしている。
NECと各病院は、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今回の実証を始めた。
東北大学病院での実証は、2023年10〜11月に実施された。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症状、検査結果、経過、処方などの情報を時系列に整理。その上で同社のLLMを活用し、治療経過の要約文章を自動で生成可能にした。実証は東北大学病院の一部診療科に在籍する医師10名の協力を受けて行ったという。
その結果、紹介状や退院サマリー（入院患者の病歴、入院時の身体および検査所見、入院中に受けた診療内容などについての文書）などに記載する要約文章を新規に作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減できたという。また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た。
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医療文書を自動作成する流れ
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しているため、医師がエビデンスを効率的に確認することが可能となる。また生成AIが誤った情報をもっともらしい形式で出力してしまう「ハルシネーション」の対策にもつながるとしている。
橋本市民病院では2024年3月まで実証が行われる予定。同病院ではNECの電子カルテシステム「MegaOak/iS」を使用しており、今回の実証では、匿名化された電子カルテの情報をNECのクラウドセキュア接続サービス「MegaOak Cloud Gateway」を介してクラウド上の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る。
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。その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る。
同病院とNECは、要約文章の精度向上に加え、退院サマリーだけでなく長期間の治療経過に関する要約文章の生成についても検証するという。また電子カルテの画面上に新設した「LLM」のボタンをクリックするだけで、要約文章を自動生成する機能も実装する予定だ。
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（レセプトだけでは診療内容の説明が不十分な場合に作成される補足文）などの自動作成に関する実証を行う予定だとしている。
