この研究は、医療倫理の規範に沿って実施され、Amazonでの適切な審査委員会の承認を得ています。
AIシステム構築と評価の方法を明確にし、処方箋の処理ワークフローからデータセット、機械学習アプローチ、評価指標まで幅広く分けて説明しています。
処方箋のデジタル化における課題として、医師の意図を正確にテキスト化する作業の煩雑さが挙げられ、これによるミスを避けるためには高い精度と効率が求められます。
そこで登場するのがMEDICというシステムです。
MEDICは処方箋データから医師の指示を的確に読み取り、標準化された指示を示唆すると同時に、処方箋に不整合があった場合にはフラグを立てる機能を持っています。
これにより、薬局での効率化が図られるだけでなく、患者の安全も高められます。
データセットの拡張やモデルの微調整を含む機械学習プロセスを介して、MEDICは処方箋処理の質を向上させる重要な役割を果たしています。
また、MEDICの性能を評価するために、従来の基準モデルと比較検証が行われています。
これには人間による評価やさまざまな計測指標が用いられ、精度が高く信頼性のあるシステムであることが確認されています。
MEDICの実用化に向けて前向きな評価がなされ、AIが医療の質を飛躍的に向上させる未来が期待されています。
出典 : Large language models for preventing medication direction errors in online pharmacies – Medicine https://www.nature.com/articles/s41591-024-02933-8
