実施時期: 2023年10月|2026.06.02 最終更新
電子カルテの要約をAIで自動化し、医療文書の作成時間を47%削減
プロジェクト期間: 半年未満
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 医療現場などの人手不足や長時間労働に悩んでいる
- 専門的な記録や報告書の作成業務を効率化したい
- 生成AIの不正確な情報出力（ハルシネーション）に課題を感じている
プロジェクト概要
背景・目的
少子高齢化による労働力減少が進む中、医療現場でも人手不足が深刻化しており、医師や看護師への負担が増大しています。さらに、2024年4月には「医師の働き方改革」の新制度が施行され、勤務医の時間外労働時間に上限が設けられることになりました。
医療現場ではこれまで以上に業務効率化が求められており、特に「記録・報告書作成や書類の整理」が時間外労働の主な原因の一つとなっていました。こうした課題を解決するため、AIを活用した医療文書作成の有効性を検証するプロジェクトが立ち上がりました。
アプローチと成果
アプローチ
日本電気株式会社（NEC）は、東北大学病院および橋本市民病院と共同で、医療業務向けにチューニングしたLLM（大規模言語モデル）を活用する実証実験を開始しました。
東北大学病院では、NECが開発した医療テキスト分析AIを用いて、電子カルテ内の患者の症状や検査結果、処方などの情報を時系列に整理し、LLMで治療経過の要約文章を自動生成する仕組みを構築しています。生成された文章には引用元の電子カルテの記載内容が関連付けられて表示されるため、医師がエビデンスを効率的に確認でき、ハルシネーション（不正確な情報の生成）対策にもなっています。
一方、橋本市民病院では、NECの電子カルテシステム「MegaOak/iS」とクラウドセキュア接続サービス「MegaOak Cloud Gateway」を活用しました。匿名化された電子カルテの情報をクラウド上のLLMに安全に連携し、個人情報を学習させないよう配慮しながら要約文章を生成する仕組みを検証しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
人手不足の解消
生産性向上
対応時間・リードタイムの短縮
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
既存システムとのAI連携
東北大学病院における一部診療科の医師10名の協力による実証では、紹介状や退院サマリなどに記載する要約文章を新規作成する場合と比較して、作成時間を平均47%削減することに成功しました。また、生成された文章の表現や正確性についても高い評価を獲得しています。
これにより、膨大な電子カルテの記録から必要な情報を収集する作業が大幅に軽減され、生成された要約文章を参考にしながら各文書を効率的に作成できる可能性が確認されました。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
AIによる定型業務の自動化
医療・ヘルスケア
医療文書の要約・生成
活用したデータ
文書・ナレッジ
電子カルテ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
文章自動生成
ライティング支援
自動要約
レポート作成
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
連携ツール
連携したシステム・SaaS
MegaOak/iS
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、単にLLMを導入するだけでなく、引用元を明示する仕組みを取り入れることで、医療現場で致命的となるハルシネーションのリスクを抑え、医師の信頼を得た点にあります。このアプローチは、正確性が求められる法務や金融、士業などの専門文書作成業務にも応用できるでしょう。導入にあたっては、個人情報の匿名化やセキュアなクラウド連携など、厳格なデータ管理体制の構築が不可欠です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
日本電気株式会社
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東北大学病院、橋本市民病院
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