GPT4搭載 AI電子カルテ「CalqKarte（カルクカルテ）」、医療機関向けサービス提供の法人との共同実証実験開始
大規模言語モデルによる全自動のAI電子カルテ、デモプロダクトも公開。
目次
1: GPT-4と電子カルテ連携の背景
2: リアルタイム議事録「CalqKarte」の概要
3: 実証実験と今後の展望
4: CalqKarte（カルクカルテ）デモ版利用フォーム
GPT-4と電子カルテ連携の背景
本日OpenAIのGPT-4のAPIと電子カルテシステムが連携したGPT4搭載 電子カルテ「CalqKarte（カルクカルテ）」の実証実験が開始されました。この画期的な取り組みは、医療現場の効率化や、診療の質向上を目指しています。GPT-4は、OpenAIが開発した人工知能(AI)技術で、自然言語処理能力に優れています。そのため、医師が行う診療やカルテ記載作業を効率化し、高度な推論能力により業務効率化が期待されています。また「CalqKarte」は文脈に基づく検索を可能とするセマンティック検索エンジンと連携し過去の患者データや最新の医療知識を活用して医師の診断支援にも役立ちます。
近年、電子カルテの導入が医療現場で増加しているものの、一般診療所（※１）ではわずか49.9％、一般病院（※２） でも57.2％に留まっていることが分かっています。この数字から、電子カルテの導入がまだまだ進んでいないことが伺えます。電子カルテは、従来の紙ベースのカルテに替わる、電子データを活用して医療情報の管理を行うシステムであり、導入により診療の効率化や情報共有の円滑化が期待されています。
出典：医療施設調査（厚生労働省）
https://www.mhlw.go.jp/content/10800000/000938782.pdf
（※１） 一般診療所とは、診療所のうち歯科医業のみを行う診療所を除いたものをいう。
（※２） 一般病院とは、病院のうち、精神科病床のみを有する病院及び結核病床のみを有する病院を除いたものをいう。
以下動画のデモになります。
リアルタイム議事録「CalqKarte」の概要
「CalqKarte」は、GPT-4と電子カルテを組み合わせた、リアルタイム議事録作成サービスです。診療中の医師の発言を音声認識技術を用いてテキスト化し、GPT-4がそれをもとに議事録を自動作成します。このように、リアルタイムで議事録が作成されることで、医師は診療に専念でき、診療後のカルテ記載の手間も軽減されます。
「CalqKarte」がもたらすメリットとして以下が挙げられます。
・診断支援と治療方針提案
・医療従事者間の情報共有の円滑化
・患者と医師のコミュニケーション向上
GPT-4は過去の患者データを分析し、適切な診断や治療方針を提案することができます。これにより、診療の質が向上し、患者に対する安心感も高まります。また、医療従事者間の情報共有を円滑にします。リアルタイムで作成された議事録は、電子カルテシステムに即時反映されるため、関係者はすぐに最新の情報を確認できます。これにより、情報の遅れや誤解が生じることを防ぎ、チーム全体の連携が向上し、最適な医療サービスの提供が可能となります。さらに、「CalqKarte」は、患者と医師のコミュニケーションの向上にも寄与します。診療中に医師が伝えた情報や説明がリアルタイムで記録されるため、患者は自分の病状や治療に関する情報を確認しやすくなります。これにより、患者の理解や納得が促進され、信頼関係の構築が図られるでしょう。
実証実験と今後の展望
実証実験の期間中、「CalqKarte」の有用性や実用性が詳細に検証されます。実験の結果次第では、今後さらなる機能追加や、他の医療機関への展開も検討される予定です。また、医療分野以外への応用も期待されており、例えば、企業の会議議事録の作成や、教育現場での授業記録など、幅広い分野での利用が検討されています。
このように、「CalqKarte」は医療現場における効率化や質の向上だけでなく、社会全体の生産性や情報共有の向上にも貢献する可能性があります。今回の実証実験が成功すれば、GPT-4や電子カルテなどの先進技術を活用した新しいサービスが次々と登場し、私たちの生活がより快適になることでしょう。
CalqKarte（カルクカルテ）デモ版利用フォーム
この度はデモ版利用、実証実験の参加者を募るため以下URLからご登録をお願いしております。
最後に、リアルタイム議事録「CalqKarte」の実証実験開始は、AI技術と医療業界の協働によるイノベーションの一例であり、今後も様々な分野での取り組みが期待されます。医師が日々の業務で事務作業に追われている現状があります。これにより、患者さんとのコミュニケーションや診療に専念する時間が足りないことが問題となっています。また、情報連携が不十分で、患者さんのデータの共有や照会に多くの時間が取られていることも課題のひとつです。さらに、医療資源の最適化が図られていないため、適切な診療が受けられない患者さんも存在しています。私たちは、こうした非効率な部分を改善し、患者さん一人ひとりに適切な医療を提供できるよう努力して参ります。
株式会社KandaQuantum代表。東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。ジェネレーティブAIと量子コンピューティング技術を活用した「Calq」シリーズのGPT搭載のビジネス統合ソリューション「CalqWorks」やAI議事録の「CalqTalk」などのプロダクトを展開。創業３年ほどで50社近くの企業のAIプロダクト開発を支援してきた。
HPNP株式会社代表。東京大学医学部を卒業後、医療現場での経験を活かし、医療資源の最適化や医療提供の効率化に尽力。これまでに、医療機関向けのWebマーケティングやオンライン診療などの事業を展開し、多くの医療機関と連携を行ってきた。
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