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病院 · 08 / 12

医療情報向けプライベートLLM

医師は診察前に患者の経過の要約を読み、院内の診療ガイドラインもすぐ検索できます。病院のシステム上で動くので、医療情報はどこにも出ていきません。

診察室でタブレットを読む医師と、ドアから顔を出す看護師。過去3回の受診とアレルギーをまとめた患者要約 病院
「医師は診察前の患者の経過をAIに要約してほしい。でも医療情報を病院の外に出すことは法律で認められていない」

よくある課題

医師が1人の患者を診察できる時間は数分です。ところが患者の経過は、HIS(病院情報システム)の複数の画面に散らばっています。前回の診察記録、検査結果、服用中の薬、薬剤アレルギー歴、他院から届いて画像としてスキャンされた紹介状。医師は患者を呼ぶ前に毎回自分でスクロールして読み、保険請求書類や診療サマリーは診察が終わってから自分で入力します。

公開ツールなら要約できますが、医療情報を病院の外に出すことは法律で認められておらず、法務部門も承認しません。そのため医師は自分で読み続けています。

解決の方法

言語モデルを病院のサーバー、または病院が管理するクラウドアカウントに導入し、APIか読み取り専用のデータベース接続でHISと診療録システムにつなぎます。医師は患者を呼ぶ前に1ページの要約を開きます。そこには今回の症状に関係する経過、服用中の薬、薬剤アレルギー歴、前回から変化した検査結果がまとまり、HISの元の記録へのリンクも付いています。

権限は役割に従い、医師が見られるのは担当患者だけです。閲覧はすべて記録され、診療録管理部門とDPO(データ保護責任者)が確認できます。保管方法と権限は、病院の法務部門と一緒にタイの個人情報保護法(PDPA)と医療情報のルールに沿って設計します。外部APIは呼び出しません。

要約と下書きはシステムが作りますが、診断、処方、あらゆる文書への署名は医師が行います。医師が確認して確定するまで、システムが診療録に何かを書き込むことはありません。

仕組みの流れ

業務の入口
  • HISの診療録
  • LISとPACSの検査結果・画像
  • 画像でスキャンされた紹介状
  • 院内の診療ガイドライン
AIが行うこと
  1. 担当患者かどうか権限を確認
  2. 関連する経過を読んで要約
  3. 診療サマリーと紹介状を下書き
  4. すべての閲覧を記録
結果の届け先
  • 患者を呼ぶ前の医師へ1ページ要約
  • 医師が署名する文書の下書き
  • 院内ガイドラインからの回答
  • DPO向けのアクセス記録

導入前と導入後

導入前
導入後
医師が患者を呼ぶたびに、HISの複数の画面をスクロールして読む
患者が診察室に入る前に、1ページの要約がそろっている
診療サマリーと請求書類は診察後に自分で入力する
システムがHISのデータから下書きし、医師が確認して署名する
スキャンされた紹介状は画像を1枚ずつ開いて読む
スキャンされた書類もシステムが読み、同じ要約にまとめる

導入で得られるもの

  1. 01

    診療録を要約し、院内の診療ガイドラインを検索する、病院のシステム内のモデル

  2. 02

    役割に応じた権限:医師は担当患者だけ、看護師と診療録管理部門は職務の範囲で閲覧

  3. 03

    PDPAと医療情報のルールに沿うよう、病院の法務部門と一緒に行う設計

  4. 04

    HISのデータから診療サマリー、紹介状、保険請求書類を下書きし、医師が確認して署名

  5. 05

    薬剤アレルギー歴、過去の検査結果、服用中の薬を普段の言葉で検索し、HIS上の日付と記録も表示

立場ごとのメリット

経営者

ベッド数は同じままで、医師が患者と向き合う時間が増えます。病院としても、医療情報がシステムの外に出たことは一度もないと説明できます。

IT責任者

病院のシステム内に導入し、HISとは当初、読み取り専用で接続します。権限はActive Directoryを通じて役割ごとに設定し、すべてのアクセスを記録します。設計は法務部門と一緒に行います。

毎日使う現場のチーム

医師は前回の検査結果を探して画面をいくつもスクロールしたり、夕方に診療サマリーを自分で入力したりしなくなります。

向いている業種

民間病院病院グループ公立病院・大学病院大規模な専門クリニック健診センター

お使いのシステムと連携

HIS診療録システムLISPACSActive DirectoryMicrosoft 365

開発プロセス

  1. 1

    ヒアリング

    要件・ユーザー・成功指標を定義し、着手前に範囲と価格を確定。

  2. 2

    設計

    UXとアーキテクチャを設計。プロトタイプ承認後に開発へ。

  3. 3

    開発

    AIで加速したスプリント。毎週デモ、シニアがレビュー。

  4. 4

    テスト

    合意した範囲に対してQA・セキュリティ・性能を検証。

  5. 5

    公開・保守

    本番リリース、チームトレーニング、月次保守プラン。

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