大規模言語モデルと検索拡張生成を用いた医療対話からのカルテ経過記録生成

決を促す思考のフレームワークとして機能する[2]．経過記録の作成は勤務時間の約2割を占める重特に看護の現場においては個々の患者に対して立案い業務負荷であり，効率化が急務である．本研究でされた看護計画に沿ったケアを評価するフレームは，医療分野で広く利用されているSOAP形式の経ワークとして機能する[3]．過記録を回診時の臨床対話を起点として生成する手しかし，主観的情報（S）と客観的情報（O）を統法を提案し，その実用性と自動評価の妥当性を検証合して看護計画に則した評価（A）を下し，評価にする．生成にはGPT-5を用い，Zero-Shot，過去記録基づいた計画（P）を継続・修正する作業は高度なの付与，RAG，RerankingRAGの4手法による比較認知能力を要するため看護師の負担が大きい．これ検証を実施した．看護師7名による主観評価（5点により，患者ケア時間の不足や慢性的な超過勤務を満点）の結果，対象患者の直近記録をFew-Shot事招くだけでなく，増大する認知負荷によるバーンア例として活用する過去記録の付与手法が，平均スコウトや臨床情報の見落としといった医療安全に関わア3.6，標準偏差0.73と最も安定した品質を示した．る深刻な問題を引き起こす可能性がある．一方，GPT-5.2による自動評価（LLM-as-a-Judge）のこの問題を解決する技術として，近年，大規模言検証では，看護師と比較して事実の正確性を平均語モデル（LLM:LargeLanguageModel）の臨床分野0.9点厳しく評価する一方，構造の適切性を平均0.4への応用が注目を集めている．LLMは高度な文脈点甘く判定するバイアスが確認された．本知見は，理解や情報要約，自然な文章生成能力を有してお臨床現場における実用的なLLM活用の指針となるり，複雑な臨床判断を伴うSOAP記録作成の自動化とともに，自動評価における専門家的視点の介在のにおいて可能性を秘めている．重要性を示唆している．しかし，臨床記録を生成する既存研究の多くは既存記録の要約が中心であり，より実務的な業務であ