医療現場の非構造化データをAIで迅速・正確に構造化するpiponの新技術

医療現場のデータ構造化を変革するpiponの新技術

株式会社piponが、医療現場で膨大に存在する非構造化データを自動処理するためのAI技術を開発しました。本技術は、診療中の会話、カルテ、説明文書、看護記録など、様々な非構造化データを自動で整理・構造化することができ、医療機関の研究や経営分析に活用できる強力なツールです。

背景と必要性

医療データの標準化は、膨大な情報を持つ医療機関にとって大きな課題です。特に、リアルワールドデータ（RWD）の標準化は複雑で、そのハードルは高いと言われています。医師たちは、論文作成のためにIT部門に依頼し、様々なデータを手作業で変換する必要があり、これには多大な労力と時間、場合によっては誤差も伴います。

piponの新構造化エンジンの仕組み

この新しい構造化エンジンは、音声処理技術をもとに開発され、医療データを標準化した形式に自動で変換する能力を持っています。主なプロセスは以下の通りです：
1. 内容理解：診療内容や病名、検査結果などをAIが文脈理解します。
2. 自動マッピング：患者情報や処置内容を自動的に関連付けます。
3. 構造化データ生成：RWD形式に応じたデータ構造へ変換します。
4. 出典追跡：データの信頼性を高めるために、情報源を特定する機能も備えています。

これにより、従来の人力による処理を大幅に削減し、圧倒的なスピードと精度で構造化データを生成することが可能になります。

さまざまな活用シーン

新しい構造化エンジンは、様々なシーンでの活用が期待されています。例えば、研究や論文作成の際に、自由記載からデータを自動生成し、研究用のRWDとして活用できます。また、経営分析においては、検査内容から経営指標の生成が行え、院内のデータ統合も促進します。この技術は、部署や職種を超えたデータの一元管理が可能となり、医療機関全体のデータ活用の効率化に寄与します。

医療機関の「研究しやすさ」を実現

piponの目指すところは、医療現場におけるIT作業をゼロに近づけることです。診療の中で生成される非構造化データを、そのまま研究に活用できる形で整えることが可能となります。医療機関のデータ形式や研究領域に応じて柔軟に対応できるため、各病院が直面する特有の課題に対しても効果的に応えることができます。

代表のビジョン

代表取締役の北爪聖也氏は、「医療には膨大な非構造化データが存在し、これをいかに構造化するかが今後の研究やサービス向上に繋がる」と語ります。この新技術により、医療データがそのまま研究や経営改善に役立つ未来を創造することを目指しています。

AIの進化によって、医療現場でのデータ管理が革新される時代がやってきました。今後のpiponの展開から目が離せません。

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