大規模言語モデルを用いた電子カルテのSOAP作成支援システムの開発

医療従事者の負担軽減を目的として，大規模言語モデル（LLM）を用いたSOAPノート生成手法を提案する．提案手法は，SOAP生成プロセスをSO抽出タスクとAP生成タスクの2段階に分割する．SO抽出タスクでは，患者と医療従事者との対話文から主観的情報と客観的情報を抽出する．AP生成タスクでは，抽出された主観的情報と客観的情報からアセスメントと計画を生成する．さらに，Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)を導入し，過去のSOAPデータを参照することでLLMの医学知識を補完する．実験の結果として，論理的一貫性と安全性の配慮において高い評価を得られたが，臨床的妥当性と完全性においては課題が残った．