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

医療現場における看護記録や電子カルテの作成業務は診療以外の業務負荷において大きな割合を占めており，勤務時間の約2割を費やすという調査がある[1]．この現状は，医療従事者の疲弊や医療サービスの質低下に繋がる可能性があり，抜本的な改善が求められている．看護記録において広く採用されているSOAP形式は，患者の主観的情報（Subjective），客観的情報（Objective），アセスメント（Assessment），計画（Plan）の4項目に基づき記録を行う方法である．主観的情報は患者の訴えている内容，客観的情報は検査結果や身体所見のデータ，アセスメントは主観的・客観的情報を基にした診断や評価，計画はアセスメントに基づく治療計画で構成され，以下がSOAPの例である．S:さっぱりした。いろいろあったでね。O:モニター:SRBP90台胸部症状なし呼吸苦なし体重:47.1kg(-0.1kg)下肢浮腫なしADL:自立病棟内歩行散歩されるSW見守りにて施行日中危険行動:なしA:VS著変なく経過。引き続き転倒に注意していくP:プランに沿うSOAP形式は，患者の状態把握と治療計画の明確化や多職種間での情報共有を促進する効果を持つ．しかし，詳細な情報整理と分析を必要とするため，特にアセスメントと計画の作成は医療従事者にとって大きな負担となっている[2]．したがって，看護記録および電子カルテ作成の効率化は医療従事者の働き方改革，ひいては医療サービス全体の質向上に不可欠な要素と言える．こうした課題解決に向けて，近年では大規模言語モデル（LargeLanguageModel,LLM）を応用した医療支援技術が注目を集めている．LLMは，大量のテキストデータから学習した知識に基づき高精度な自然言語処理を可能にする技術であり，医療分野においても診断支援，治療計画の策定，患者とのコミュニケーション支援など様々な応用が期待されている．特に，SOAP形式の記録作成支援はLLMの得意とする自然言語処理能力を活かせる分野として，国内外で研究開発が進められている．例えば，Google社のMedLM[3]では電子カルテや医療データの検索，要約，質問応答などの支援が行われている．また，Yuanら[4]はLLMを用いて医療会話からSOAP形式の要約を自動生成する手法を提案している．しかしながら，これらの研究の多くは英語を対象としており，日本語医療現場への応用には課題が残されている．そこで本研究では，日本語LLMと国内の医療機関から提供されたデータセットを活用し，日本語の医療現場に特化したSOAP作成支援システムの開発に取り組む．本システムの導入により医療従事者の文書作成負担を軽減し，より質の高い医療サービスの提供に貢献することが期待される．本稿では特に，アセスメントの作成支援について述べる．.