[3L1-GS-10] AI応用：医療応用

[3L1-GS-10-01] EHRs-CDSSs間の落とし穴を埋める

生成AIによる情報抽出とセマンティック検索による診断支援システムの相互運用性の向上

〇宮地 康彦²、石井 修²、鳥越 恵治郎^1,2 (1. 医療法人 恵真会 鳥越医院、2. 臨床推論実用化研究会)

キーワード：診断支援システム、電子カルテ、情報抽出、セマンティック検索、HL7 FHIR Clinical Decision Support Services

背景: 診断支援システム(CDSS)は、診断の質的向上に有用である。しかし、その導入と運用には、ワークフローの断片化、相互運用性の欠如等の課題(落とし穴)が存在する。
目的: 本研究では、これらの課題を克服しするため、AIによる情報抽出とセマンティック検索、HL7 FHIRによるEHR-CDSS連携による改善手法を提案する。
方法: EHRの非構造化テキストから、情報抽出により疾患、症状等の医療entityを抽出する。セマンティック検索により医療entityをコード化する。HL7 FHIRにより、EHRとCDSSとをリアルタイム連携する。
結果と考察: 情報抽出能力は、経験豊富な臨床医と遜色がない。セマンティック検索によるコード化性能は、CDSSが求める粒度の症状等情報の入力支援には、十分に実用的である。
結論: 本研究は、情報抽出、セマンティック検索、HL7 FHIRによるEHR-CDSS連携が、CDSSの普及に有用であることを示した。この手法は他のCDSSにも適用可能であり、多くのEHRとの連携も容易である。