CASE STUDY / 医療DX / 診療記録

診療音声からのカルテ自動生成

診療音声からカルテを自動生成

これまでに書かれたカルテデータを学習し、アップロードした診療音声からカルテを自動生成する仕組みを開発しています。生成したカルテの精度も評価しています。

  • 診療音声
  • 過去カルテの学習
  • 生成精度の評価
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過去カルテの学習と生成精度の評価を前提に、診療音声からカルテを生成する仕組み
過去カルテの学習を前提に、診療音声からカルテを生成し、精度を評価するまでの流れ。
対象業務
診療記録の作成
入力
診療の音声
操作
音声のアップロード
出力
カルテ

YOUR CHALLENGES

こんな業務を見直したい方へ

診療記録の入力
診療内容をカルテに書き起こす作業を減らしたい
過去の記録の活用
これまでに書いたカルテを、自動生成の学習に活かしたい
生成内容の確認
音声から作ったカルテが、業務に使える内容かを評価したい

DEVELOPMENT / 開発の工夫

過去のカルテを学習に使い、生成結果まで評価

診療音声からのカルテ生成も、過去のデータを学習することが前提です。これまでに書かれたカルテを学習に使い、新たに生成したカルテの精度を評価しています。

  1. 過去のカルテを学習これまでに書かれたカルテデータを利用
  2. 診療音声から生成アップロードした音声から、新たなカルテを生成
  3. 生成精度を評価学習を踏まえて生成したカルテの精度を評価

OPERATION & RESULTS / 運用と導入効果

カルテの記載を、生成結果の確認に置き換える

診療の音声をアップロードすると、過去のカルテを学習した仕組みがカルテを生成します。生成した内容は下書きとして扱い、医師が確認・修正してから診療記録として確定する運用です。書き起こしに充てていた時間が、内容を確認する時間に置き換わります。

削減効果の試算

1件10分のカルテ記載が3分の確認になった場合

1件あたりの削減時間
7
記載作業の削減率
70
月300件の場合の削減時間
35時間/月

カルテの記載を導入前10分/件、生成結果の確認・修正を導入後3分/件、月300件と仮定した計算です。音声の録音とアップロードにかかる操作時間は含みません。

(10分 − 3分)÷ 10分 = 70%削減
7分 × 300件 ÷ 60 = 月35時間削減

導入前

  1. 診療診療の内容をメモなどに残す
  2. 医師がカルテを記載診療後にカルテへ書き起こす
  3. 確定記載した内容を診療記録とする

導入後

  1. 音声をアップロード診療の音声を登録
  2. AIがカルテを生成医師の書き起こし作業を削減
  3. 医師が確認して確定生成された内容を確認し診療記録とする

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    外来や訪問診療など、どの診療で使いたいか。

  2. 現在の記録方法

    診療音声の録音状況と、カルテを作成する手順。

  3. 過去のカルテ

    学習に使うカルテの保存状況。分かる範囲で構いません。

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