フィッティングクラウド、京大病院と生成AIと医師による医療文書の品質を比較検証

ファインデックスは10月27日、子会社のフィッティングクラウド（京都市）が京都大学医学部附属病院（京都市）と共同で実施した、生成AI（人工知能）を使った医療文書作成の研究結果を発表した。研究ではAIが生成した草案を医師が確認・修正した文書は、医師のみで作成した場合より、多くの項目で品質評価が高い結果となった。一方、作成時間は主要解析で統計学的な有意差が認められなかった。

研究では、1つの医療機関で眼科の模擬患者記録6症例を使った小規模な無作為化比較試験を実施した。京大病院眼科の医師21人が参加し、17人が文書作成の課題を完了した。退院サマリーと診療情報提供書（紹介状）を対象に、作成時間と品質を評価した。

検証には、電子カルテから必要な情報を抽出し、テンプレートに沿って文書の草案を生成するAI「CocktailAI（カクテルエーアイ）」を使用した。医師を、AI草案を確認・修正する群と、AIを使わずに文書を作成する群に無作為に分け、医師による修正前のAI草案も保存し、AI単独で作成した文書として比較した。

作成方法を伏せて専門家が文書の品質を評価したところ、医師がAI草案を修正した文書は、医学的正確性や言語表現など大半の項目で、医師のみで作成した文書より平均点が高かった。また、総合的な品質評価も、退院サマリー、紹介状のいずれも医師がAI草案を修正した群が最も高かった。

作成時間は、主要解析では退院サマリー、紹介状ともに有意差がなかった。解析方法を変えた補足的な感度分析では、医師がAI草案を修正した群の退院サマリー作成時間は、医師のみで作成した群より59.4秒短い結果となった。

一方、紹介状では作成時間が長くなる結果となり、時間短縮の効果は文書の種類や解析方法によって異なった。AI単独で作成した文書は、生成にかかる時間が最も短かった一方、品質評価は多くの項目で最も低かった。

フィッティングクラウドなどの研究グループでは、結果を受け、医療文書への生成AI活用には、医師による確認・修正を組み込むことが重要と指摘。また、実際の患者データを使用し、複数の医療機関や診療科で検証する必要があるとしている。