私たちの研究では、電子健康記録（EHR）から脊椎手術データを自動で抽出するための、NLP（自然言語処理）アルゴリズムを開発・検証しました。NLPに加え、LLM（大規模言語モデル）との統合により、高度な医療テキストの理解が可能になり、複雑な言語や専門用語を含む文書からも効率的に情報を得ることができるようになりました。
特にOpenAIのGPT-4 Turboを取り入れたことで、精度の高いデータ抽出が実現しました。手術の種類や実施レベル、除去されたディスクの数など、細かな詳細についても正確に分類し、人間の医療従事者を大きく上回る速度と精度で処理を行うことが可能になりました。
コスト削減の面でも、医学研究の際に高額な人件費がかかることが指摘されていますが、NLP+LLMアルゴリズムはそれを大幅に削減しました。将来的な展望としては、さまざまな手術種別や医療部門で効果的に使用できるようにスケーラビリティを高めていくほか、ポストオペの請求プロセスの自動化も検討されています。
この先進的な技術は患者のプライバシーにも配慮されており、HIPAAに準拠したデータ保護に努めています。医療データ管理の未来を大きく変える可能性を秘めた、この重要な研究の成果に注目してください。
出典 : Development and validation of a novel AI framework using NLP with LLM integration for relevant clinical data extraction through automated chart review – Scientific Reports https://www.nature.com/articles/s41598-024-77535-y