CONFIDENCIAL

カルテ情報から研究⽤データベース構築するAI

Seagaia meeting 2023（2023/5/19, 20）
AICRO株式会社 ⻄畑 俊樹

AICRO Inc.

CONFIDENCIAL⻄畑 俊樹
京都⼤学⼤学院情報学研究科

リクルート(2008〜2016)

きりんカルテ(2016〜2021)

AICRO（2021〜）
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今⽇の内容

カルテの⾮構造化
データ(フリー記載)から重要な情報を抽出して研究⽤データベースを構築するためのAI開発
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Seagaia meeting 2019

AIによるカルテ情報を構造化する医療⾔語処理

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その後の変遷!
"#$%&AICRO2018年

クラウド型電⼦カルテ「きりんカルテ」における、カルテ情報からAIが重要な医療情報だけを抽出、構造化する医療⾔語処理エンジン「きりんカルテDX」を開発

2019年

Seagaia meeting 2019で発表

2021年

きりんカルテをPHCに事業譲渡

2021年

治験・臨床研究における、診療情報の収集・抽出に際して⾃然⾔語処理により治験・臨床研究を⽀援するアイデアを構想し当社設⽴

2023年

現在、⼤学病院との共同研究を実施
医療情報匿名化プログラムと構造化AIプログラムを開発中
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AICROの紹介

AICRO株式会社社名※ CROが⾏っているモニタリング業務をAIで⾃動化できないかというところからAI-CROと名付ける

設⽴

2021年8⽉2⽇

本社

東京都千代⽥区⼀番町６ 相模屋本社ビル7F

ボード
メンバ

⼭⼝ 太⼀（代表取締役 CEO） ←きりんカルテのCEO⻄畑 俊樹（代表取締役 CTO） ←きりんカルテのCOO兼CTO

事業••
•
•

⾃社プロダクト開発
AIを⽤いたプロダクトやプロトタイプの開発
主に医療系の会社やプロダクト・開発のコンサルティング
医療情報システムの開発受託
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今⽇の参加メンバ代表取締役 CEO︓⼭⼝ 太⼀
早稲⽥⼤学法学部卒。 株式会社
リクルート⼊社。その後、コンサルティング会社にて新規事業開発、事業再⽣案件に多数従事。 上場バイオベンチャー⼊社、執⾏役員就任。
⼦会社として少額短期保険株式会社を創業、代表就任。 きりんカルテシステム株式会社⼊社、代表取締役就任。(カルテ事業譲渡後、退任)
2019年、きりんカルテシステム⼦会
社のルフトメディカルケア(医療特化派遣業)を総合メディカルに売却
2021年、クラウド型電⼦カルテ事業をPHC(オンプレ型電⼦カルテのトップシェア企業)に事業譲渡

代表取締役 CTO︓⻄畑 俊樹
京都⼤学⼤学院情報学研究科修了。専⾨分野は機械学習。元IPA未踏事業のクリエータ。Web系の開発を中⼼に⾃らサービスの企画開発をした後、リクルート⼊社。
⼈材事業でレコメンドアルゴリズムの開発などプロダクト開発に従事。
きりんカルテシステム株式会社⼊社、取締役就任。
きりんカルテのビジネスと開発を率い、⽇本医師会ORCA管理機構が提供するレセプトエンジンに連携する電⼦カルテNO.1としてクラウド型電⼦カルテ市場拡⼤をけん引。

AI Engineer︓渡邊 雅俊
2008年からエンジニアとしてキャリアをスタートし、様々な業界のシステム開発を経験。2016年からAI領域に専念し、画像認識エンジンの開発や医療データ活⽤に取り組む。2018年より構造化カルテエンジンの開発にメインエンジニアとして貢献。
現在はAICROでAIエンジニアとして匿名化プロジェクトを進⾏中。AIの開発には7年以上の経験を持つ。
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取り組み紹介（1/2）

医療情報匿名化8

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https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000113109.html•••

病院からデータを外部に出すためには個⼈情報の全削除が必要
100%の精度が求められるカルテ件数は膨⼤で⼿作業でやると⽇が暮れる

AIと⽬視チェック＆修正を組み合わせて素早くマスキングしたい
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医療情報テキスト

⼊⼒

医療情報匿名化プログラム

出⼒

処理1

処理2

⾃然⾔語処
理AIで個⼈情報を抽出

個⼈情報を抽出したテキス
トを表⽰し、画⾯上で確認＆修正

個⼈情報をマスキングしたテキスト※ 特許申請中10

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医療情報匿名化プログラムのAI精度

誤り, 1.2%

正解, 98.8%※ サンプルカルテ30例のうち、該当個⼈情報84件中83件を正しく抽出
感度及び特異度のバランスを考えながらAI構築
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活⽤シーン• 研究で医療情報を外部提供したいが個⼈情報があるので外に出せない• 千年カルテ上の⾮構造化データをもっと活⽤したい• ChatGPTなど⽣成系AIにデータを⼊れてみたいけど、個⼈情報があるから試せない

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取り組み紹介（2/2）

構造化AIプログラム開発

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2018年CONFIDENCIAL「きりんカルテ」で⾏っていた構造化カルテでは、テキストで書かれた医療情報（カルテ所⾒欄）から、「症状」「既往歴」「常⽤薬」「診断病名」など医学的に重要な情報を抽出し、ICD10等の標準コードに変換して、標準的な情報を抽出。

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CONFIDENCIAL

進化ポイント

前回

今回

時系列

単⼀カルテを対象

時系列のカルテを扱える⽤語標準辞書で対応

主病名等、細かい専⾨辞書に対応抽出⽅法

トピックモデルによるラベル付けと、ロジックによる抽出Transformerモデルによるラベル付けと、ロジックによる抽出

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患者の時
系列カル
テテキス
ト⼊⼒

構造化AIプログラム

出⼒

レジスト
リ登録データ

中間データ

構造化カルテ®

レジストリ変換

⾃然⾔語処理AI
で⽤語や数値データなど検出可能な情報を網羅的に検出

中間データからカルテから重複情報などを削除して必要な情報を残す

必要項⽬の選定とロジックによりレジストリ登録⽤データに変換

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CONFIDENCIAL

出⼒サンプル

カルテテキスト

中間データ

構造化カルテ®

レジストリ

⾃然⾔語処理AI
でラベル付け17

汎⽤AIでは難しい課題

CONFIDENCIAL• ⾃然な⽂章ではない。時系列が省略されてる、単語の列挙etc…
• 標準化されていない記載や略称• 記載箇所によって意味がかわる

プロンプトエンジニアリングを駆使するも、ChatGPT-3.5(最⼤トークン4,096)、
ChatGPT-4(最⼤トークン32,768)だとルールの提⽰とfew-shot学習するにはトークン⻑が⾜りない・・・

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汎⽤AIでは難しい課題

CONFIDENCIAL• ⾃然な⽂章ではない。時系列が省略されてる、単語の列挙etc…
• 標準化されていない記載や略称• 記載箇所によって意味がかわる

プロンプトエンジニアリングを駆使するも、ChatGPT-3.5(最⼤トークン4,096)、ChatGPT-4(最⼤トークン32,768)だとルールの提⽰とfew-shot学習するにはトークン⻑が⾜りない・・・
データを集めることが難しい領域だからこそ、特化型AIを開発する意義がある
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CONFIDENCIAL

構造化カルテが完成した未来• 研究データベースを⾃動でつくれる。研究者の時間削減• 製薬の治験データの収集を半⾃動化できる。創薬のコストの削減• 重要な情報を抽出できるので、それらのデータを使って、⽂書⽣成を⾃動化できる• そもそもカルテはメモ帳でいい
世界
Created by Stable Diffusion

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医療情報匿名化と構造化AI、⾮構造化データの利活⽤に、ご興味頂けた⽅はぜひご⼀緒に取り組みさせてください。
nishihata@aicro.jp
https://www.facebook.com/toshikisaturday/

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