医療事故・ヒヤリハットに関する要因・対策案生成ベンチマークの提案

近年、大規模言語モデル（LargeLanguageModels;LLMs）や生成AI（GenerativeAI）への関心が高まっており，これらの技術をさまざまな分野に応用した研究が盛んである．特に，自然言語処理やデータ解析分野の進歩は目覚ましく，その応用範囲は日々拡大しており，臨床の場を始め，医療現場での利活用の拡大も期待される．医療現場での利活用の方法として，一つ，医療安全対策推進への活用が考えられる．医療安全対策の推進の上では，医療事故やヒヤリ・ハットが起きた際にその原因をいち早く突き止め，迅速な対策を行い，再発防止案や改善案を洗い出すことが重要である．実際，このような背景の下，厚生労働省では2004年より，医療事故情報収集等事業にて，医療事故等の有害事象を恒常的に収集すると共に，医療機関から報告された事故等事案やヒヤリ・ハット事例を分析し提供することにより，医療安全対策に有用な情報を広く医療機関及び国民に対し，情報を公開している．更に，事例報告の質を高めることを目的とし，参加医療機関を対象に医療における事故の分析手法を学ぶ演習を中心とした研修会を開催している1）．医療事故やヒヤリ・ハットに関する原因や再発防止策・改善案策を漏れなく洗い出すには医療安全に関する専門知見を活用しなければならないことも多い．また，医療現場は日々忙しく，人的リソースも限られることから，少ない労力で原因や再発防止策・改善案策を「漏れなく」かつ「高品質」に洗い出せるような大規模言語モデルは専門医や人的リソースが限られる地方の医療現場等においては特に有用であると期待される．その一方，上記のような「医療事故・ヒヤリハットに関する要因・対策案生成」に関する評価ベンチマークは少なく，そもそもとして大規模言語モデルが上記のような原因や再発防止策・改善案策の生成をできるかどうかを測ることが難しい．そこで，本研究では，医療事故情報収集等事業によって収集，提供されている報告書2）から，医療事故の【具体的内容】【背景・要因】【改善策】に加えていくつかの要素を含んだデータセットを構築する．本研究で構築するデータセットをJapaneseMedicalIncidentDataset(JMID)と呼称する．加えて，医療事故の内容を入力としたときの背景・要因や改善策を生成するモデルを評価するためのベンチマークを提案する．今後，医療安全に関する大規模言語モデルの開発も進められると考えられる中で，本研究で提案するベンチマークが存在すると，大規模言語モデルの評価が可能になり，開発の後押しとなると考えられる．特に医療安全に関する日本語のデータセットは乏しいため，本研究の価値は非常に高いと考えられる．1）https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage22786.html2）https://www.med-safe.jp/contents/report/index.html.本研究の貢献を以下に一覧で示す．•医療事故情報収集等事業によって収集，提供されている報告書から，JMIDを構築した．•JMIDを用いて，医療事故の内容を入力としたときの背景・要因や改善策を生成するモデルを評価するためのベンチマークを提案した．