卒業研究

生成AIを用いた医療文書作成への学習効果について

Learning Effects of Using Generative AI for Writing Medical Documents

医療秘書・情報学科

伊佐真優奈河原迅﨑谷愛谷﨑竜空辻本海結

目的

医療機関では、医師の負担軽減を目的として診療録作成や医療文書作成を医療秘書へシフトする動きが見られる。また、AIの発達により医療現場では医療文書の作成を生成AIが支援する電子カルテシステムが2024年4月に国内初として臨床現場に導入された。今後も医療現場では生成AIの活用がまだまだ広がると予測されるが、教育における生成AIの活用は課題とされている。文部科学省では、生成AIの利用に関する学校向けのガイドラインを2023年に発表した。このガイドラインを踏まえ、課題とされている教育分野でのAI活用を進めることとした。

方法

文献調査及び聞き取りアンケートを実施した。教育機関による生成AIの活用は今後必須になることが多くの文献に示されていた。また、電子カルテメーカーへの聞き取り調査も実施した。ここでは、今後の医療秘書に求められる資質に「生成AIを活用するスキル」が加わることが示唆された。生成AI学習に取組むにあたっては文部科学省の次のガイドライン要綱に沿って進める。

生成AI の回答には限界がある前提で活用する。
生徒自身が主体的に考え，アイデアを出しAIを活用する。
生成AI のメリット・デメリット教育を最初に受ける事。
生成AI への質問には個人情報が含まれないよう留意すること、等。

研究デザインは下記の通りである。

研究対象：大阪医療技術学園専門学校医療秘書・情報学科2年生 20名
Aグループ：生成AI使用グループ：10名
Bグループ：生成AI非使用グループ：10名
使用教材：全国医療秘書協議会・電子カルテ検定過去問題における医療文書問題を用い、S:主観的情報/O:客観的情報/A:診断情報/P:計画情報に分類して医療文書の作成を行う。
評価ポイント：医療文書作成能力の正確性・速度を評価する。
使用生成AI:ChatGPT-4
研究期間:2024年7月～2024年10月

結果

Aグループ＜AI使用群＞（教育前後の差）→ S(主訴）/ ＋19％ O（所見）/ ＋19％ A（評価）/ ＋6％ P（計画）/ ＋11% 入力時間（分）-11.3
Bグループ＜AI未使用群＞（教育前後の差）→ S(主訴）/ ＋12% O（所見）/ ＋10% A（評価）/＋2% P（計画）/ ＋10% 入力時間（分）-11.1
Aグループ・Bグループ間のP検定結果 → S(主訴）/ 0.39 O（所見）/ 0.22 A（評価）/ 1.23 P（計画）/ 6.636

考察

医療文書作成において、Aグループ＜AI使用群＞とBグループ＜AI未使用群＞間にはS(主訴)及びO（所見）について、作成能力に有意差がみられた。逆にA（評価）及びP（計画）に有意差が見られなかった。S・OにおいてAI使用群の能力が伸びた要因としては、医療文書を深く理解する要素が含まれ、生成AIによって模範解答を示しつつ、繰り返し文書理解のトレーニングができたことが挙げられる。逆にA・Pにおいて有意差が見られなかった原因としてこの両情報は文書を理解する要素がS・Oと比較して低かったことが考えられる。本研究を通じて生成AIは、文部科学省が定める正しいルールに沿って活用することで成果が発揮されることが本研究で示唆された。生成AIは活用次第では、学習教材として十分な成果を得ることができると考える。

参考文献