大規模言語モデルによる効率的な医療：臨床ワークフローの最適化と患者ケアの向上
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年1月29日
タイトル：Efficient healthcare with large language models: optimizing clinical workflow and enhancing patient care.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2024 May 20; 31(6): 1436-1440. doi: 10.1093/jamia/ocad258.
概 要：
本記事では、大規模言語モデル（LLMs）が医療における管理業務を自動化し、電子カルテによる臨床医の負担を軽減する可能性について探求しています。LLMsは、臨床文書作成、事前承認、患者教育、医療アクセスの向上に寄与する機会を提供します。具体的には、患者のスケジュールを個別化し、文書の正確性を向上させ、保険の事前承認を効率化し、患者の関与を高め、医療アクセスの障壁を解消することが期待されます。
方 法：
本研究は、LLMsの医療における適用可能性を検討する文献レビューを基にしています。特に、LLMsがどのように臨床業務を支援し、患者ケアを向上させるかに焦点を当てています。具体的なデータや統計は示されていませんが、LLMsの導入に関する注意点も考慮されています。
結 果：
LLMsは、医療の管理業務を効率化し、患者ケアの質を向上させる可能性がありますが、患者データの保護やHIPAAなどの規制遵守に注意が必要です。LLMsは医療専門家の人間的なつながりやケアを補完するものであるべきです。
結 論：
LLMsを人間の専門知識と併用することで、医療機関は患者ケアと成果を改善できる可能性があります。LLMsの安全で効果的な使用を確保するために、慎重な実施が求められます。