CASE STUDY ／医療DX / 電子カルテ活用

AIによる医療文書の自動生成

電子カルテから、ワンクリックで医療文書を生成

複数拠点のクリニックの過去データを学習し、精度評価を経て医療文書の下書き生成を導入。医師のレビューを経て使用する運用で、事務員の下書き工数を大幅に削減しました。

電子カルテ
過去データの学習
生成精度の評価

自院への導入について相談する →

開発した仕組みの概念図。文書名は対応する医療文書の一例です。

対象業務: 各種医療文書の作成
提供先: 複数拠点を展開するクリニック
利用データ: オンライン電子カルテ
担当範囲: 仕組みの開発・提供

YOUR CHALLENGES

こんな業務を見直したい方へ

文書作成の手間: カルテを参照しながら、意見書や紹介状を作る作業を減らしたい
自院のデータの活用: これまでに作ったカルテや医療文書を、次の文書作成に活かしたい
導入前の判断: 生成結果が実務で使える精度なのか、導入前に確かめたい

DEVELOPMENT / 開発の工夫

既存文書との入出力の対応を学習し、導入前に精度を検証

学習には、そのクリニックで蓄積してきたカルテと医療文書を使います。カルテを入力データ、そこから作成された医療文書を出力データとして学習させています。

過去のデータを用意入力となるカルテと、出力となる医療文書
学習して生成蓄積した入出力データを学習し、新たな医療文書を生成
生成精度を評価生成した医療文書の精度をパーセントで評価
基準を満たして導入実用性のある精度かを確認して導入

OPERATION & RESULTS / 運用と導入効果

事務員の下書き工数を大幅に削減

これまで事務員が担っていた医療文書の下書きを自動生成に置き換え、作成にかかる工数を大幅に削減しました。生成結果は下書きとして扱い、最終的に医師がレビューしてから使用する運用を、導入時に組み込んでいます。

削減効果の試算

1件15分の事務作業が3分になった場合

1件あたりの削減時間: 12分
事務作業の削減率: 80％
月100件の場合の削減時間: 20時間／月

下書きの作成・準備にかかる事務作業を、導入前15分／件、導入後3分／件、月100件と仮定した計算です。医師のレビュー時間は含みません。

（15分 − 3分）÷ 15分＝ 80％削減
12分 × 100件 ÷ 60 ＝月20時間削減

導入前

事務員が下書きカルテをもとに文書を作成
医師がレビュー文書の内容を確認
使用レビューを経た文書を使用

導入後

AIが下書きを生成事務員の下書き作業を削減
医師がレビュー生成された下書きを確認
使用レビューを経た文書を使用

DOCUMENTS

生成できる医療文書

電子カルテのデータから、以下をはじめとする各種医療文書の下書きを生成できます。

医療機関への照会・紹介

照会依頼書
紹介状（診療情報提供書）

診療情報や相談事項を、紹介先などの医療機関に伝える文書。

介護・訪問看護との連携

主治医意見書
訪問看護指示書

介護や訪問看護に必要な医学的意見・指示を伝える文書。

診断・受診の証明

診断書（普通診断書）
健康診断書
入院・通院証明書

病状や健康状態、入院・通院の事実を提出先に伝える文書。

保険・給付の申請

生命保険会社向け診断書
自賠責保険用診断書
傷病手当金支給申請書の医師記入欄

保険金や給付金の申請に使う、診療内容や医学的所見を記載する書類。

障害に関する申請

障害年金用診断書
身体障害者手帳交付申請用診断書

年金や手帳の申請に向けて、障害の状態などを記載する文書。

療養の計画・経過の共有

生活習慣病療養計画書
退院時サマリー（退院時要約）

療養の目標や指導内容、入院中の経過などを患者や関係する医療者と共有する文書。

RELATED GUIDE

医療文書の自動生成を
検討される方へ

参照する記録の範囲、文書案の確認方法、試行時の評価項目については、導入検討ガイドで紹介しています。

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診療音声からのカルテ自動生成事例を見る →
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作成したい文書
意見書、紹介状など。まずは対象にしたい文書を一つから。
現在の作成方法
利用中の電子カルテと、手間がかかっている作業。
過去データの蓄積
学習に使うカルテ・医療文書の保存状況。分かる範囲で構いません。