診断のサマリー作成支援に向けた会話記録のトピック分類

医師が行う書類作成業務の１つとして外来患者の診断時のサマリー作成業務がある．このサマリーは患者の診断情報を簡潔にまとめた記録であり，診療の継続性や医療連携を支える上で重要な役割を担っている．例えば，多くの疾患を抱える患者の医療情報やこれまでの治療の経時的変化を，電子カルテから迅速かつ正確に把握することは容易ではない．必要な情報が簡潔に整理されたサマリーは患者の全体像を把握し，適切な診断や治療方針の検討，さらには他の医療機関や診療科への引き継ぎ時にも有用である[1,2]．しかしながら，このような書類作成業務は医師の所定外労働を引き起こす要因として挙げられている[3]．特に，日本の医療は医師の長時間労働によって支えられてきた背景があり，医師の労働環境の改善が課題とされていた．2024年度から施行された医師の働き方改革によって時間外労働の上限規制が行われ，医療現場では業務効率化のさらなる推進と医師の負担軽減が求められるようになった[4]．医師の働き方改革に関する施行半年後の調査[5]では，トピック説明病名・病態病気名と病気の状態治療目的・代替治療治療を行う目的と他の治療方法手術内容提案する手術の詳細術後～退院手術後の治療や退院時期合併症疾患が及ぼす合併症リスク同意撤回・SO医療行為の同意取消しやセカンドオピニオン質問診察内で発生する質問回答質問に対する回答約7割の医師がAI技術の活用に期待を寄せていることが示されており，特にAIによる書類作成業務支援が労働時間短縮に貢献することが期待されている．そこで，医師のサマリー作成支援を目的とした，診断を行う医師と患者の会話記録から各発話のトピックを分類する機械学習手法を提案する．現状，医師はサマリーを作成する際に必要な医療情報を，電子カルテを参照することで抽出している[6]．診察時の会話からサマリーで重要とされるトピックについて自動的に情報を抽出し提示することで，医師のサマリー作成負担の軽減が見込まれる．具体的には，外来診察の文字起こしデータに対して，表1に示した８つのトピックをアノテーションした．そして，学習したモデルを用いて発話テキストのトピックを予測し，モデルの性能を評価した(図1)．