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

る対話から直接臨床記録を生成する試みは発展途上臨床現場における経過記録や電子カルテの作成業にある．そこで本研究では，LLMを用いて国内の務は診療以外の業務負荷において大きな割合を占め看護師と患者の臨床対話を起点とした経過記録を生ており，勤務時間の約2割を費やすという調査[1]成し，その正確性や実用性を検証する．がある．この現状は，医療従事者の疲弊や医療サーまた，専門家による生成文の手動評価は正確性やビスの質低下に繋がる可能性があり，抜本的な改善安全性を担保する上で不可欠である一方，多大な時が求められている．間とコストを要するため臨床実装のボトルネックと特に，入院患者に対する日々の回診業務では，病なっている．そのため，LLM-as-a-Judgeを用いた評状の変遷や提供したケアの詳細を記載する経過記価と看護師による評価との差異を分析することで，録の作成が必要である．この経過記録作成におい専門家による高コストな評価プロセスの代替可能性て中核をなすのが，SOAP形式に代表される構造化についても検証する．された記録手法である．SOAP形式は，患者の主観的情報（Subjective），客観的情報（Objective），評価（Assessment），計画（Plan）の4項目で構成され，単org/licenses/by/4.0/).