東北大学病院（宮城県仙台市）は2023年12月13日、電子カルテなどの情報を基に、生成AI/大規模言語モデル（LLM）を用いて医療文書を作成する検証をNECと共同で実施したと発表した。同年10月～11月に行った検証の結果、医療文書の作成時間が半分になったという。
東北大学病院は、電子カルテなどの情報を基に、生成AI/大規模言語モデル（LLM）を用いて医療文書を作成する検証をNECと共同で実施した。
「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」（東北大学病院、NEC）という。この問題を解決するため、医療業務向けにチューニングしたLLMなどのAIを医療文書の作成に活用する有効性を検証した。
図1：LLMを使って電子カルテから医療文書を自動作成する実証実験の概要（出典：NEC、東北大学病院、橋本市民病院）拡大画像表示
検証は2023年10月～11月、東北大学病院診療科の医師10人の協力の下で行った。NECが開発した医療テキスト分析用のAIモデルが、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し、NECのLLMを用いて治療経過の要約文を自動生成する（図1）。
生成された要約文には、元の電子カルテに記載されていた内容が整理・関連づけられ、医師はエビデンスを効率よく確認できる。この整理・関連づけがハルシネーション（生成AIの正確性や信頼性の問題）対策にもなっているという。
検証の結果、医師が紹介状や退院サマリーなどに記す要約文を新規作成するケースで作成時間が半分（平均47%）になった。文章の表現や正確性についても高い評価を得ている。
なお、橋本市民病院（和歌山県橋本市）も同様の検証を2023年10月から2024年3月にかけて実施している。同病院は、NECの電子カルテシステム「MegaOak/iS」を以前から運用。匿名化した電子カルテ情報をクラウド上のLLMと連携させ、個人情報を学習させないように配慮しながら要約文を生成する仕組みを構築している。
NECは今後、医療文書の要約精度向上に加え、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生成についても検証を行う。その際、操作性向上を目的に、電子カルテ画面にLLMボタンを設置し、クリックで要約文を生成する機能を実装する予定である。
