医療情報学連合大会

2023年から医療文書作成支援サービスの実証実験を開始し、サービス化に向けての開発を進めております。しかしながら、テキストを直接の入力とした場合の診療情報提供書や退院サマリにおける重要な治療経過情報の生成は不十分であり、入力されるテキスト量が多い場合はハルシネーションが発生するなど、多数の課題に直面しました。
そこでこれらの課題に対処するため、本サービスでは、BERTベースの情報抽出モデルとNEC独自の生成モデルcotomiの2種の大規模言語モデルを組み合わせて活用することで、電子カルテデータから必要な情報を事前に抽出し、生成を行うプロセスを実装しました。具体的には、BERTを用いてプロンプトに必要と考えられる重要な医療用語の自動抽出を行うことで、診療情報提供書や退院サマリの生成において実用的に活用できる要約文章が生成できるようになりました。
本発表では、課題に直面した際の具体的な対策、得られた成果、サービス化に際して留意した点、そして活用した技術について詳述します。