救急医療 ICT における Google Cloud の利活用
https://cloudonair.withgoogle.com/events/google-cloud-day-digital-21/watch?talk=d2-ml-03
"過酷を極める医療現場。その過酷さの要因の 1 つが事務処理業務。この事務処理業務が音声入力により、劇的に改善される可能性が今社会実装されていっております。
本セッションでは、医師でありエンジニアである TXP Medical 代表取締役社長の園生が、医療現場で音声入力がどう活用されているのかを現場の声を交えながら語ります。"
| 質問 | 回答 |
|---|---|
| 救急現場などでは、雑音などが多いとおもいますが、正確に音声を入力することは大変だったとおもいます。何か工夫された点などありますか | 音声入力のマイク性能自体は、iphone等のスマホデバイスはかなり優秀です。当社で独自に工夫しているのは、音声入力テキストをそのまま記録に残すのではなく、その中の重要な情報のみ抽出するという「コマンド入力」です |
| 救急医療現場で紙が残ってるのはごく一部の病院ですか？電子カルテ等で電子化されていると思っていたのですが。。。 | 救急車を年間2000台以上受け入れている病院が、救急車全体の90%以上をカバーしています。これらの病院はほ100%電子カルテを導入していますが、ほぼ100%の病院で、紙のメモで救急車情報を記載し、ホワイトボードに貼り付ける運用をしています。 |
| この理由は、氏名や生年月日、保険証を確認できない患者はカルテに登録できないという構造的問題や、保険証の登録がそもそも病院到着後何分もかかることがあるというのが原因です。そもそも電子カルテでカバーできない業務が救急では大量に発生します | |
| 医療用語などのは別途学習させた、モデルを開発されたのでしょうか | 医療用語は、人力での辞書構築チームを社内に有しています。つまり、自社開発モデルです |
| シーンごとにテキスト置換をさせるモジュールについて、もう少しおしえてください | 「バイタル入力」「処置入力」などかなりspecificなシーンごとに、使う用語が限定できるため、この特徴を利用して高精度なテキスト置換をしています |
| 医療用語の学習データはどのように準備されたんでしょうか。 | NEXT Stage ER導入病院との共同研究契約にて、数十万人の実診療データを用いて、医療関係者の10人程度の辞書チームと協働して開発しています |
| 切り口 | 内容 |
|---|---|
| 会社概要 | " |
| TXP Medical株式会社" | |
| 病院の課題 | 救急では、書くほうが早いのでデジタル化していない情報が散在している |
| 解決策 | 救急専用アプリ。音声入力などができる |
| ドクターカーでの利用 | 音声入力は医療業界で理想的な結果が出ないことが多い。そこを独自の分析で正確性をたかめている |
| なぜGCPか？ | ここは触れられてなかった |
