医療分野におけるAI、特に大規模言語モデル（LLM）の効果についての研究が進行しています。この研究では、病院の退院サマリーの読みやすさを向上させるためのLLMの有効性が評価されており、結果としてLLMはそれらの文書を10年生レベルまで簡素化できることが示されました。
しかし、まだ推奨される6年生レベルには至っていません。研究者たちは、LLMによる簡素化は、文章の元の複雑さに依存すると仮定しています。専門家による評価では、LLM生成の文書は読みやすく非専門家にも理解しやすいとされていますが、誤解を招く情報や医薬品の用量情報の欠落などの問題点も指摘されています。
また、研究ではLLMが退院サマリーから自動的に生活スタイルの勧告を作成する能力についても評価しており、その結果は一般的に関連性があり害のないものでしたが、個別化されていないことが問題視されています。さらに、研究ではAIを医療の現場に導入する際のデータプライバシーの保護、規制への適応、品質保証などの課題についても議論されており、臨床実践における利用前にこれらの課題を解決する必要があるとされています。
これらの結果は、AIが退院サマリーの自動生成を支援し、理解しやすい文書を提供する将来性を示唆していますが、その実用化にはなお研究と技術開発が必要です。
出典 : Evaluation of a large language model to simplify discharge summaries and provide cardiological lifestyle recommendations – Communications Medicine https://www.nature.com/articles/s43856-025-00927-2
