長崎大学は2026年3月から、プライマリ・ケアにおける呼吸困難の診療実態を調べる予備的調査で、横浜市立大学とTXP Medicalと連携し、生成AIで診療録の非構造化データを抽出するEDC（Electronic Data Capture）システム「NEXT Stage EDC」の運用を始めます。
狙いは、診療録データの後方視的レビューを通じ、医師が多因子的要素をどう評価し、臨床判断と介入方針をどう決めたかという思考プロセスの可視化です。従来は手作業に依存していたレビュー工程の効率化も見込みます。
手法として、OCRで診療録文章を抽出し、生成AIの文脈理解に基づく情報抽出で、研究に使える形へ変換します。TXP Medicalは2017年8月設立、資本金1億円で、関連サービスは全国100施設以上で稼働し、大学病院・救命救急センターで約50％のシェアを持つといいます。
今後はPBRNを通じた多施設共同研究への展開や、プロンプト変更による多様な研究課題への対応、患者アウトカムとの関連検証への活用が期待されます。
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詳細URL：https://txpmedical.jp/service/edc
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PRTIMES
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長崎大学・横浜市立大学、生成AIを活用し診療録の非構造化データからの情報抽出を実現するEDCを構築