生成AIことはじめ〜明日にも業務効率化に使えるヒント〜

自己紹介
SaaS開発代表取締役CSO

中原 楊
慶應義塾大学医学部5年
高校在学中からプログラマとして活動し、未踏Jr2017年採択、株式会社MICINインターンを経て、2022年に野村とPleapを共同創業。
複数医療AI企業でリサーチャーとして研究開発に関わりつつ、大学ではシステム神経科学とAI技術の医療応用について研究。

音声認識
ハードウェアAI・LLM

医療・医学知識
現場へのアクセス

AIカルテ入力サポート「Medimo」
AIが診察時の音声から自動でカルテ原稿を作成
気づいたらカルテがもう出来上がっている！

書類作成に忙殺された日々から医師のやりがいに喜びを感じる日々へ6月26日：β版先行利用予約開始

累計140件を超えるお問い合わせ

クリニック
101件

病院
34件

その他
5件

既に34件の施設と面談を行い、16件の施設でトライアルが開始されています1. 生成AIの歴史・インパクト

今日のコンテンツ

1. 国内外の事例
1. 医療現場における活用01. 生成AIの歴史・インパクト

生成AIの位置付け
AssistReplace

出典：@tokoroten

01. 生成AIの歴史・インパクト

生成AIの全体像画像生成●

テキストもしくは画像を元に存在しない画

自然言語生成●像を生成する●ex.) stable diffusion, DALL-E

動画・音声生成●●

内容と雰囲気について簡単に指示するだけTransformer（後述）を活用し、高度で曖昧な自然言語関連のタスクを得意とする●

ex.) ChatGPT

その他時系列データ生成●

Transformer（後述）を自然言語以外のシで、存在しない動画や音声を生成するーケンスに適応し、次を予測することで生ex.) Gen-2, Jukebox

成する●ex.) アミノ酸配列をシーケンスとみなし、立体構造を予測するAlphafold2

01. 生成AIの歴史・インパクト

大規模言語モデル（LLM）の歴史
2017年：Transformer

2022年11月に開放し、2ヶ月後に史上最速でグローバルユーザーが1億人突破

02. 国内外の事例

進化のスピードが異常

僅か3ヶ月

https://sites.research.google/med-palm/

1. 生成AIの歴史・インパクト

今日のコンテンツ

1. 国内外の事例
1. 医療現場における活用02. 国内外の事例

医療特化型LLMが続々と出現
22年12月にUSMLE合格し、23年3月患者の症状に基づいて診断・治療計に86.5%の精度を叩き出した現行最画を提案することに特化した大規模高の医療特化型LLM。Google Cloud

言語モデル。すでにサービスが公開ユーザ向けに試運用開始予定。

され、医師であれば利用可能。

医師、病院管理者、メディケア専門家、人工知能研究者のグループによって設立され、GPT-4の精度を上回るとされる。

02. 国内外の事例

LLMベースに様々なユースケースが広がる

https://slide.antaa.jp/article/view/702f226980d94645#10

1. 生成AIの歴史・インパクト

今日のコンテンツ

1. 国内外の事例
1. 医療現場における活用1. 文章生成
a. 臨床
b. 研究

医療現場における活用

1. 文献リサーチ
1. 分析の自動化
1. ブレスト

1. 文章生成
a. 臨床b. 研究

活用方法一覧

1. 文献リサーチ
1. 分析の自動化
1. ブレスト01. 文章生成

プロンプトエンジニアリングのコツ：悪い例
以下を要約してカルテにしてください。ただし、医師が読みやすいカルテ形式で出力してください。
主観的情報：
客観的情報：
評価：
計画：

＜問題点＞
・全体的にクオリティが低い・ハルシネーション（GPTが嘘をつく）現象がみられる
・医療と関係ない情報が含まれる
・テンプレートに沿わない出力がみられる

01. 文章生成

プロンプトエンジニアリングのコツ：良い例【重要な情報ほど最初に入れる】
あなたは複数の医療従事者のやりとりから、重要な医療情報に関すること抽出し、診療メモを作ることができる医療クラークです【役割を定義する】。あなたは誠実なので、インプットで渡しているテキストにある情報以外を勝手に診療メモに入れることは絶対にできません【禁止事項を明示する】。バイタルサイン、身体所見、行うべき検査、治療に関して、言及されていないことに関しては「不明」と記載してください。特に、行うべき検査・治療に関してはインプットで渡しているテキストにある情報のみを記載してください。診療メモはこちらのテンプレートを使ったマークダウン形式でお願いします【テンプレートを与える】：# ${{医師が考えている主要な病気や症状}}【JavaScript-likeな変数の渡し方】＜S＞：${{インプットで患者本人が述べている、病気についての主観的な情報の[体言止めの箇条書き]。なければ「不明」と記載すること。}}…

01. 文章生成

臨床活用例：看護計画書や月末報告書の下書き
プロンプト
あなたはベテランの内科医です。あなたは患者紹介のためにサマリーを作ります。あなたは誠実なので、インプットで渡しているテキストにある情報以外を勝手に入れることは絶対にできません。言及されていないことに関しては「不明」と記載してください。こちらのテンプレートを使ったマークダウン形式でお願いします。

テンプレ

アウトプット【主訴】${{入院に至った患者の訴え}}【現病歴】${{入院に至るまでの経過をまとめる}}【既往歴】${{今までかかった大きな病気}}【生活社会歴】喫煙： 飲酒：【家族歴】${{患者家族の既往}}【主な入院時現症】${{意識、呼吸数などのバイタルや理学所見}}【主要な検査所見】${{Plt、D-dimerなど、現病歴と関連の深い検査値を抽出してください}}【主訴】失神【現病歴】生来健康。歩行中に突然のふらつきと呼吸困難を自覚した。呼吸困難は安静ですぐに改善したが、再び歩行しようとしたところ失神した。家人の支えがあったため意識消失時に外傷はなかった。すぐに意識を取り戻したが家人により救急要請された。救急外来搬送時は症状なし。2週間前に4時間の飛行機搭乗記録あり。受診日の朝に一過性の左下腿痛を認めた。
【既往歴】なし【生活社会歴】喫煙：Never 飲酒：なし【家族歴】母：心房細動、心不全【主な入院時現症】意識鮮明、呼吸数24回分、SpO2 98% (Facial mask
6L/分)、第2肋間胸骨左縁にて II音亢進あり【主要な検査所見】Plt低値、D-dimer高値

01. 文章生成

臨床活用例：患者への説明文章の下書き
プロンプト
糖尿病の原因について、子供にもわかるように、医師と患者の会話形式で説明して。

アウトプット
医師: こんにちは！君は名前を教えてくれるかな？私は医師の〇〇と言いますよ。
患者（子供）: こんにちは、〇〇先生！私は太郎って言います。
医師: よろしくね、太郎くん！今日は糖尿病について話そうと思うんだ。糖尿病って聞いたことある？
太郎: うん、糖尿病って病気だよね。血糖値が高くなるとか、そんな感じ？
医師: その通りだね！糖尿病の人は、体の中の血糖値（血液に入っている糖の量）が普通よりも高くなるんだ。その原因は、体の中で糖を使うためのインシュリンという大切なホルモンがちょっとうまく働かないことがあるんだよ。
太郎: なるほど、インシュリンっていうのが大事なんだね。でも、どうしてうまく働かなくなるの？
医師: 良い質問だね！それについては2つのタイプがあるんだ。第一に、体が自分で作ったインシュリンを攻撃してしまう「タイプ1糖尿病」と、第二に、体が作ったインシュリンをちゃんと使えなくなる「タイプ2糖尿病」があるんだ。
太郎: インシュリンが攻撃されちゃうなんて、体ってどうしてそんなことするの？
医師: 実はそれは体が勘違いしちゃうからなんだ。体の免疫システムが、インシュリンを悪いものと間違えちゃうんだよ。それで、ちゃんと働けるインシュリンが減っちゃって、血糖値が上がってしまうんだ。
太郎: なるほど、体が勘違いしちゃうんだね。それで血糖値が高くなるってことかな？
医師: 正解だよ！糖尿病の人は、血糖値が高くなると体に悪影響が出ることがあるんだ。だから、インシュリンを補うために注射することや、健康な食事や運動をすることが大切なんだ。
太郎: インシュリンや食事、運動って大事なんだね。ありがとう、〇〇先生！糖尿病のことがもっと分かった気がするよ。
医師: どういたしまして、太郎くん！分かりやすく説明できて良かったよ。糖尿病はちょっと大変だけど、ちゃんと管理して元気に過ごせるからね。もしなにか疑問があればいつでも聞いてね！

01. 文章生成

臨床活用例：音声認識との組み合わせでパワーアップ
看護記録

外来・病棟

#看護問題
S) …
O) ...
A) …

訪問P) …

カンファ議事録#看護問題
話者1) …
話者2) ...

話者3) …

カンファ

01. 文章生成

研究活用例：論文など文献の要約●●●

プロンプトの作り方はサマリーの時と基本的に同じ
和文to和文、英文to英文、英文to和文どちらも可能
APIなど叩ける人は自動化する仕組みも簡単に作れてしまう→

https://slide.antaa.jp/article/view/d0de1bd8ea
41442001. 文章生成

デモあり

研究活用例：文献に基づいたQA

https://www.chatpdf.com/

01. 文章生成

デモあり

研究活用例：勉強会のスライド作成

https://gamma.app/

1. 文章生成
a. 臨床
b. 研究

活用方法一覧

1. 文献リサーチ
1. 分析の自動化
1. ブレスト02. 文献リサーチ

デモあり

活用例：文献検索と要約
Perplexity AIがダントツ使いやすい02. 文献リサーチ

デモあり

おまけ：関連文献検索
connected papersを使わない手がない1. 文章生成
a. 臨床
b. 研究活用方法一覧

1. 文献リサーチ
1. 分析の自動化
1. ブレスト03. 分析の自動化

Code Interpreterの衝撃●

話し言葉の指示でプログラムを生成・実行し、結果を出力してくれるGPT-4の追加機能●

ほとんどのプログラム言語に対応（python,JavaScript, SQL, etc.）●

簡単な統計解析やパイプライン構築はもはやプ
ログラム書く必要がなく、チャットで数回やりとりすればOK

03. 分析の自動化

デモあり

活用例：csvファイルからグラフの作成

1. 文章生成
a. 臨床
b. 研究

活用方法一覧

2. 文献リサーチ
1. 分析の自動化
1. ブレスト04. ブレスト

創造的なタスクを、人間以上の発散性を持って行う
実用例
●

●

●

AIは人間の創造性を超えられないと信じられて●

学生教育用の仮想症例

きたが、post GPT時代ではそうでもない。

●

看護師採用面接の質問自由度が高いタスク（忘年会の出し物をどうす●

スタッフ合宿の行き先候補るか）において、「まずアイディアを100個出し●

勉強会のテーマて」などと無茶ぶりができる。

●発表のイントロで使うエピソードトークAIがブレストの最適な相棒になる。

●etc.

Take home message● 生成AIの出現により、医療現場は10年以内に間違いなく大きく変わる○ 今日まだできなかったことが、3ヶ月後にはもうできる世界● そして、確実に医療現場をラクにする方向に変えてくれる● 誰でもいつでも使える→AIの民主化● ツールの使い方次第で人と人との差が無限に広がる時代○ 食わず嫌い○ 自分で手を動かして色々いじってみる