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LLM導入による医療文書の作成効率化と働き方改革を実現へ – NECと東北大学病院・橋本市民病院の取り組み

ヘルスケアおよび福祉業界分野に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。ヘルスケアおよび福祉業界では、セキュリティとAIが回答を間違わないことは非常に重要です。特に患者さんなどの顧客に触れるサービスでの活用は十分に留意しましょう。
AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。
弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください

【導入事例概要】

NEC、東北大学病院、橋本市民病院は、医療文書の作成時間の削減と医師の働き方改革を目的として、Large Language Model(LLM)を導入した実証実験を実施しました。

これにより医療文書作成の時間を平均47%短縮し、業務効率化を確認しました。

【導入の背景】

少子高齢化による労働力不足と医師の過重労働が問題となっている中で、2024年4月の「医師の働き方改革」施行を控え、時間外労働時間に上限が設定されることから、医療業務の効率化が重要視されていました。

【元々の課題】

医師の業務において記録・報告書作成や書類整理が主な時間外労働の原因であり、これらの作業に多大な時間を要していました。

特に電子カルテからの情報整理と文書作成が大きな負担になっていました。

【解決策】

NECが開発した医療向けLLMを活用して、電子カルテの情報を時系列に整理し、要約文章の自動生成を実現しました。

これにより医師は必要な情報の収集と文書作成を効率よく行うことができるようになりました。

【効果】

東北大学病院での実証実験では、医療文書の作成時間が平均47%削減され、文章の表現や正確性も高い評価を受けました。

橋本市民病院でも、クラウド上のLLMと連携し要約文章生成を試行しており、今後の操作性向上が期待されています。

【出典】
東北大学病院の事例、NECより

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編集者

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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