退院サマリは，退院後の患者のケアを引き継ぐ医療関係者や医療機関に対して，診断結果や入院中の治療に関して正確な情報を共有するのに重要な役割を果たす．その一方で，退院サマリの作成には大量のデータから必要な情報を取捨選択する必要から多くの時間と労力がかかり，多忙な医師にとっては削減したい作業の一つである．本研究では，大規模言語モデルの一つであるGPTを用いて，患者情報及び看護記録等のデータから退院サマリを自動生成することを目指す．具体的には，患者基本情報及び看護記録等から引用元を明らかにしつつ，退院サマリを自動生成し，医師が作成した退院サマリと比較することで，生成された退院サマリの評価を行う．検証の結果，GPTが生成する退院サマリは比較的簡素に生成され，データ全体から満遍なく情報を抽出するセクションに関しては精度が低いことが確認された．

少子高齢化により医師の人材不足と患者数の増加が懸念されており，医師の業務負担が増加することが問題視されている．また，2024年4月より施行されている医師の働き方改革により，時間外労働の上限規制が設けられたことから，医療現場における業務の効率化が一層求められている．医療現場の過重労働の要因の一つとして，診療には直接関係しない間接的業務の多さが挙げられる．医療現場では診察記録や経過記録，紹介状などの多岐にわたる医療文書の作成に日々多くの時間が費やされており，瀬戸らの報告によると，医師の間接的業務が1日当たり3時間を占め，その約4分の1が電子カルテの操作に費やされている[1]．また，全国医師ユニオンが実施した勤務医労働実態調査によると，勤務医の診療環境改善に必要な国の政策として，医師の事務的作業を代行する医療クラークなどの医療補助職の増員が1位と重要視されており，間接的業務の軽減が強く望まれていると言える[2]．中でも，退院サマリの作成は医療現場において重要なものの，その作業には多くの時間と労力がかかる．本研究では，大規模言語モデルの一つであるGPTを用いて，患者情報及び看護記録などのデータから退院サマリを自動生成し，医師が作成した退院サマリと比較することで，生成された退院サマリの評価を行う．患者情報などの医療データには多くの個人情報が含まれているため，GPTをはじめとしたクラウドサービスの利用には慎重な検討が必要である．本研究では，個人が特定できないようにマスキングされた医療データを用いることで，検証を可能としている．