クラウド型電子カルテを展開するきりんカルテシステムは、TXP Medicalと日本マイクロソフトの協力のもと、医師が記入したカルテ情報から、AIが必要な医療情報だけを抽出・構造化する医療言語処理エンジンを開発したと発表した。
構造化技術の実装で利活用可能なビッグデータへ
医療情報の電子化にあたって課題とされているのが、電子化された情報の効果的な共有、診療への利活用だ。そのためには過去の情報だけでなく、これから入力される情報も、医療関係者なら誰が見ても理解できる様式で記録され続けなければならない。表記上のローカルルールや揺れを残していると、あとから利用しづらくなるだけでなく、入力する際も手書きと変わらない事務負担がかかってしまう。しかし今も多くの臨床現場では、手書きか電子カルテかにかかわらず、その施設でしか通用しないローカルルールや、その診療科でしか通じない略語のまま記録されるなどしている。
きりんカルテシステムが今回開発した「きりんカルテDX」は、こうした問題を解決する技術だ。カルテに書かれた情報（上記画面例はSOAP）を解析し、自動で重要な情報を抽出し構造化。さらには、診療上は必要だが共有にはなじまないものなども除外する。開発にあたり約200件のカルテサンプルを作成し検証した結果、現時点で分類精度は80%を越えているが、さらにAIとして精度を高めていく予定だという。
この構造化技術は、複数の救命センターに救急外来・ER診療のシステムの提供実績があり、そこで培った医療現場におけるノウハウ、及び医療専門用語の変換技術を持つTXP Medicalの全体的な支援を受けて開発している。同社は救急専門医で、日立総合病院救急集中治療科・総合内科医長でもある園生智弘医師が設立したベンチャー企業。今回の開発ベースとなった独自の言語処理エンジンを持っており、現在Webサイトで試用サービスを行っている（既報）。またカルテ情報を扱うクラウド基盤としてはMicrosoft Azureを採用している。今回の開発においては、Microsoft Cognitive Servicesの言語処理にかかるAI技術を活用しているという。
きりんカルテシステムでは、同社の主力電子カルテシステム「カルテZERO」のクラウド型電子カルテという特徴を活かし、地域の医師会等と新しい地域医療連携のモデルづくりの検討を行っており、今後は地域医療連携モデルでの実証実験、およびカルテZERO利用医療機関による更なる検証を行っていく予定。