[3S5-OS-7c] 医歯薬学・生命科学の革新を目指した言語処理

[3S5-OS-7c-02] 大規模言語モデルを利用した治療経過サマリの作成支援アプリの試作

〇宇野 裕¹、石井 亮²、柴田 大作¹、石川 開³、定政 邦彦³、渋谷 恵¹、辻川 剛範¹、中川 敦寛⁴、小山田 昌史³、久保 雅洋¹、香取 幸夫²
(1. 日本電気株式会社 バイオメトリクス研究所，2. 東北大学病院 耳鼻咽喉・頭頸部外科、3. 日本電気株式会社 データサイエンスラボラトリー、4. 東北大学病院 産学連携室)

キーワード：医療言語処理、医療エンティティ抽出、大規模言語モデル、電子カルテ、治療経過生成

2024年度から導入される医師の残業規制を受けて、医師業務のさらなる効率化が求められている。東北大学病院におけるタイムスタディから、各種医療文書の作成時間の削減が必要であることが分かった。これを受けて、患者の退院時や紹介状などに記載する治療経過サマリの作成支援を行うアプリケーションを試作した。生成AIへの入力情報として、診察記事(Progressnote)全体ではなく、診察記事から抽出した医療エンティティの中から医師が選択したものを用いた。この医療エンティティの集合は、治療経過を構成するテキストの一部であると考えることができるので、生成AIに欠損部分を補完することで治療経過を作成を試みた。こうすることで、生成AIの入力トークン長の制限を回避でき、またAIから出力された生成テキストの医学的事実性の確認にかかる時間コストを小さくできると考えた。提案手法に基づいたAIアシスタントを試作し、小数の症例データを用いて提案手法の有効性の検証を行った。