救急部退院文書のための大規模言語モデルアシスタント
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Large Language Model Assistant for Emergency Department Discharge Documentation
雑誌名：JAMA Netw Open. 2025 Oct 01; 8(10): e2538427. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.38427. Epub 2025 Oct 01.
概 要：
この研究は、救急部（ED）退院文書の作成を支援する大規模言語モデル（LLM）アシスタントを開発し、その文書品質と業務効率への効果を評価することを目的としています。ED退院文書は時間がかかり、不完全なことが多いです。韓国の2400床の三次医療機関で実施された比較効果研究では、6人の救急医が手動で文書を作成した後、LLMが生成した草案を編集しました。300件のノートセットが評価され、LLMアシスタントを使用することで文書の質が向上し、作成時間が短縮されることが示されました。
方 法：
この研究は、韓国の2400床の三次医療機関で行われた比較効果研究です。592件の症例を用いてLLMを訓練し、50件の症例で検証を行いました。手動での文書作成とLLMアシスタントを用いた文書作成の時間を比較し、文書の質は4C指標（完全性、正確性、簡潔性、臨床的有用性）を用いて評価しました。
結 果：
LLMアシスタントを用いた文書は、手動文書よりも完全性（4.23 vs 4.03）、正確性（4.38 vs 4.20）、簡潔性（4.23 vs 4.11）、臨床的有用性（4.17 vs 3.85）で高いスコアを得ました。文書作成時間は、手動文書の69.5秒からLLMアシスタントを用いた文書の32.0秒に短縮されました。
結 論：
この研究では、現場でのLLMアシスタントの使用が、手動での文書作成に比べてED退院文書の作成時間を短縮し、文書品質を損なうことなく改善することが示されました。これは、臨床実践における人工知能の利用における重要な進展を示しています。