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公開番号2025008391
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-20
出願番号2023110532
出願日2023-07-05
発明の名称生成装置
出願人NECソリューションイノベータ株式会社,国立大学法人岡山大学
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G16H 10/60 20180101AFI20250109BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】サマリ生成時の手間を抑制することが難しい場合がある。
【解決手段】生成装置は、電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、を取得する取得部と、データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる、学習済みモデルに対する指示であるプロンプトを、前記取得部が取得した診療データと要約とに基づいて生成するプロンプト生成部と、を有する。
【選択図】図14
特許請求の範囲【請求項１】
電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、を取得する取得部と、
データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる、学習済みモデルに対する指示であるプロンプトを、前記取得部が取得した診療データと要約とに基づいて生成するプロンプト生成部と、
を有する
生成装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記プロンプト生成部は、前記取得部が取得した診療データを予め学習したモデルに入力することで、前記プロンプトを生成するよう構成され、
前記プロンプト生成部は、モデルに対する診療データの入力を所定の属性ごとに行うことで、属性ごとに前記プロンプトの生成を行う
請求項１に記載の生成装置。
【請求項３】
前記プロンプト生成部が生成した前記プロンプトを表示する表示部と、
前記表示部が表示した前記プロンプトに対する修正を受け付ける修正受付部と、
を有する
請求項１に記載の生成装置。
【請求項４】
データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる学習済みモデルに対して、前記プロンプト生成部が生成した前記プロンプトと当該プロンプトを生成する際に用いた診療データとを入力することで、前記プロンプトに応じた要約を生成する検証部を有し、
前記修正受付部は、前記検証部が検証を行った前記プロンプトに対する修正を受け付ける
請求項３に記載の生成装置。
【請求項５】
要約を生成する対象となる生成対象データとして、データを追加した診療データを取得する生成対象データ取得部と、
前記プロンプト生成部が生成した前記プロンプトと、前記生成対象データ取得部が取得した診療データと、に基づいて、前記生成対象データ取得部が取得した診療データの更新部分に対応する要約を生成する要約生成部と、
を有する
請求項１に記載の生成装置。
【請求項６】
前記要約生成部は、属性を示す情報に基づいて前記プロンプト生成部が生成した前記プロンプトの中から入力する前記プロンプトを選択して、選択した前記プロンプトと、前記生成対象データ取得部が取得した診療データと、に基づいて、前記生成対象データ取得部が取得した診療データの更新部分に対応する要約を生成する
請求項５に記載に生成装置。
【請求項７】
前記プロンプト生成部が生成した前記プロンプトを、当該プロンプトの管理を行う管理装置に対して出力する出力部を有する
請求項１に記載の生成装置。
【請求項８】
情報処理装置が、
電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、を取得し、
データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる、学習済みモデルに対する指示であるプロンプトを、取得した診療データと要約とに基づいて生成する
生成方法。
【請求項９】
情報処理装置に、
電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、を取得し、
データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる、学習済みモデルに対する指示であるプロンプトを、取得した診療データと要約とに基づいて生成する
処理を実現するためのプログラム。
【請求項１０】
要約を生成する対象となる生成対象データとして、データを追加した診療データを取得する生成対象データ取得部と、
電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、の組み合わせを教師データとして用いた学習を行ったモデルに対して、前記生成対象データ取得部が取得した診療データと、電子カルテにおける診療データと診療データの要約とに基づいて予め生成されたプロンプトと、を入力することで、前記生成対象データ取得部が取得した診療データの要約を生成する要約生成部と、
を有する
生成装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、生成装置、生成方法、プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
電子的なシステムにおいて診療の経過などを記入する電子カルテという技術が知られている。
【０００３】
このような技術の一例として、例えば、特許文献１がある。例えば、特許文献１には、患者情報の出力が必要な関連システムと連携した電子カルテシステムが記載されている。特許文献１によると、電子カルテシステムは、患者情報が患者毎に電子カルテとして記憶された患者情報記憶部を備えている。また、電子カルテシステムは、関連システムが端末に表示した患者情報のうち、患者の名前に対してユーザから選択を受付け、選択を受付けた患者に対応する患者情報を、患者情報記憶部から取得し、取得した患者情報として、当該患者のカルテ情報を表示する。また、特許文献１によると、カルテ情報として、ＳＯＡＰ形式（「Ｓ（ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ）：主観的情報」「Ｏ（ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ）：客観的情報」「Ａ（ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）：評価」「Ｐ（ｐｌａｎ）：計画（治療）」）による記録等の診療情報が含まれる旨が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開第２０２２－１５１３６２号公報
【非特許文献】
【０００５】
ＹｏｎｇｃｈａｏＺｈｏｕｅｔａｌ.” ＬａｒｇｅＬａｎｇｕａｇｅＭｏｄｅｌｓＡｒｅＨｕｍａｎ－ＬｅｖｅｌＰｒｏｍｐｔＥｎｇｉｎｅｅｒｓ”［令和５年６月１２日検索］，インターネット＜URL:https://arxiv.org/abs/2211.01910＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載されているような電子カルテは、読み込みに時間がかかることがある。そのため、このような問題に対処することなどを目的に、診察ごとのＳＯＡＰデータとは別に、過去の診療情報におけるＳＯＡＰデータの要約であるサマリを記載することが一般に行われている。
【０００７】
ここで、上記のようなサマリは医師本人の手で作成されることが多い。そのため、サマリ作成時に手間がかかっていた。このように、サマリ作成時の手間を抑制することが難しい、という課題が生じていた。
【０００８】
そこで、本開示は、上述した課題を解決することが可能な生成装置、生成方法、プログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
かかる目的を達成するため本開示における生成装置は、
電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、を取得する取得部と、
データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる、学習済みモデルに対する指示であるプロンプトを、前記取得部が取得した診療データと要約とに基づいて生成するプロンプト生成部と、
という構成をとる。
【００１０】
また、本開示における生成方法は、
情報処理装置が、
電子カルテにおける診療データと、診療データの要約と、を取得し、
データを追加した診療データの更新部分に対応する要約を生成する際に用いる、学習済みモデルに対する指示であるプロンプトを、取得した診療データと要約とに基づいて生成する
という構成をとる。
（【００１１】以降は省略されています）

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