일본 전기 주식회사(NEC)와 도호쿠 대학 병원은 생성 AI에서 일본어 대규모 언어 모델(LLM)을 이용한 의료 문서 자동 작성의 실증 실험에 의해 의료 문서 작성 시간 반감과 업무 효율화의 가능성 확인했다. 또 NEC와 하시모토 시민 병원(와카야마현 하시모토시)도 같은 실증 실험을 2023년 10월부터 실시 중.
의료 현장에서는 인력 부족이 심각해지고 의사와 간호사에 대한 부담이 증가하고 있다. 한편, 「의사의 일 방법 개혁」의 신제도 시행에 의해 근무의의 시간외 노동 시간에 상한이 설치된다. 의료업무의 DX(디지털 트랜스포메이션)에 의한 효율화가 기대되고 있다.
도호쿠 대학 병원에서는 NEC 개발의 의료 텍스트 분석 AI를 활용하여 전자 의료 기록의 환자의 증상, 검사 결과, 경과, 처방 등의 정보를 시계열로 정리. NEC의 LLM을 활용하여 치료 경과의 요약 문장을 자동으로 생성 가능하게 했다.
동 병원의 실증(2023년 10월~11월)에서는, 소개장이나 퇴원 요약에 기재하는 요약 문장의 작성 시간을 신규 작성보다 평균 47% 삭감. 문장의 표현·정확성도 평가가 높았다. 이것은 방대한 전자 기록 기록으로부터의 정보 수집 작업을 상당히 감소시키고, 생성된 요약 문장으로부터 효율적인 문서 작성의 가능성을 확인하였다.
하시모토 시민 병원의 이번 실증에서는, 전자 의료 기록의 익명화 정보를 NEC의 전자 의료 기록 시스템을 통해 클라우드상의 LLM에 안전·원활하게 연계해, 개인 정보의 학습을 피하면서 요약 문장을 생성하고 있다 . 향후 장기 치료 경과의 요약문 생성과 조작성 향상을 목표로 한다고 한다.
NEC는 향후 LLM＋음성인식에 의한 의료문장의 작성 지원이나 의사에게 부담이 큰 증상 상세기(리셉트에 가하는 보충 설명)등의 자동 작성의 실증도 실시한다. 또한 전자 의료 기록의 버튼 클릭만으로 요약 문장을 자동 생성하는 기능도 구현한다고 한다.
