東大発クラウド処方箋読取サービス「mediLab AI」がAI学習モデルを一新し, 読み取り精度を改善

株式会社mediLab (東京都新宿区、代表取締役社⻑CEO：松⽥ 悠希、以下 mediLab)が調剤薬局向けクラウドサービス「mediLab AI」のご利用を拡大頂く中、個々の薬局毎の学習結果を統合する形でAI学習モデルを一新し、読み取り精度を改善したことをお知らせします。今後もより正確な読み取りに向け、AIモデルの改善を続けて参ります。

mediLab AIのご利用を拡大頂く中、この度個々の薬局毎に進んだAIの学習を統合することにより、全体の読み取り精度を更に改善致しました。
薬局業務をよりシンプルに、より多くの時間を患者さまと向き合える為に、今後もmediLab AIの開発を推し進めて参ります。

<mediLab AIについて>
mediLab AIは東⼤発、AIを活⽤した処⽅箋⼊⼒⽀援システムです。薬局の皆さまの処⽅箋⼊⼒業務負荷を軽減し、より多くの時間、患者さまと向き合うためのサポートを致します。

https://medilab.co.jp/medilabai

<mediLab AIの学習について>
mediLab AIではクラウドを活用したAI開発/学習基盤を整備し、高速な精度改善を実現しております。
これまでのmediLab AIの性能改善につきましては、以下ページをご参照ください。
https://medilab.co.jp/archives/category/update

処方箋はクリニック毎、そしてその為に薬局毎にそのレイアウトが異なる為、AIは汎用モデルを活用しつつ個別薬局毎に学習を調整致します。
本アップデートでは、ご利用を拡大頂く中進んでいた個々の薬局毎のAI学習結果を統合・最適化することにより、更なる性能改善/安定化を実現致しました。
より多くの学習結果を統合することにより、柔軟な読み取りが実現可能なことが確認されております。

<具体的な改善内容の例>
1. 医薬品用法読み取りの改善
多様な記法が存在する用法について、個々の薬局で学習された用法パターンを展開することで、用法の認識性能が向上致しました。
用法コメント等の個々クリニック毎の特徴については認識を個別薬局に留める等の工夫を、モデル統合の際は併せて実施しております。

2. 患者保険者番号情報読み取りの改善
保険者番号領域は微妙に異なるものの類似した構造が多く、学習結果の統合により、該当領域取得性能が向上致しました。
AIの学習は医薬品情報に力を入れてきており、結果医薬品名称取得についてはレイアウト登録無で98%強の高い精度を有しております。こちらは引き続き性能改善を行いつつ、今後は患者情報の認識性能もアップデートを進めて参ります。

3. 薬価・力価の読み取りへの対応
力価表記の判定についても、個々の薬局で学習された判定モデルを統合することで、その性能が改善致しました。
従来、力価表記の処方箋は相対的に学習データが少なく、判定性能は横ばいとなってしまっておりました。ご利用を拡大頂き個々のモデル構築が進む中、これらを統合することで性能改善に繋がった次第です。

<mediLab AIの更なる機能開発について>
上述のクラウドを活用した基盤整備により、mediLab AIではご導入薬局様の皆さまのお声を取り入れ、処方箋読取に限らない多くの機能開発が可能となっております。
今後はこちらの特徴を活用し、"患者が来局した際に薬が不足してしまっており、後日郵送する必要が生じた"というケース解消の為の新サービス等もご提供予定です。

より多くの薬局様のお声を取り入れたサービスとしたく、ぜひお気軽にお問い合わせください。
https://medilab.co.jp/contact

<本件に関するお問い合わせ/サービス詳細>
株式会社mediLab
mediLab AI: https://medilab.co.jp/medilabai
問い合わせフォーム: https://medilab.co.jp/contact/
メール: [e-mail]