フィッティングクラウドと京大病院の医療文書生成AI研究が国際学術誌に掲載

株式会社ファインデックスの連結子会社であるフィッティングクラウド株式会社と京都大学医学部附属病院は、生成AIを活用した医療文書向け文章生成ソリューション「CocktailAI」の有効性を検証する実証試験を実施した。医師が最終確認・修正を行うワークフローにおける文書作成時間と品質を評価した研究成果が、2026年10月27日に国際学術誌「PLOS Digital Health」に掲載された。

厚生労働省が推進する「医師の働き方改革」において、医師の業務負担軽減が強く求められている。特に電子カルテや退院サマリー、診療情報提供書などの文書作成タスクは時間的負荷が大きく、生成AIの活用による効率化が期待されている。

フィッティングクラウドは2023年10月より京都大学医学部附属病院と共同研究を開始し、電子カルテの記載内容から文書草案を生成するソリューション「CocktailAI」を開発した。独自のテンプレート構造により必要な情報を抽出するほか、生成文章の根拠となったカルテ記載を対比表示することで、医療現場で懸念される生成AIの虚偽情報（ハルシネーション）や事実誤認リスクに対応している。実臨床で安全かつ効果的に運用するため、医師が最終確認・修正を行う「Clinician-in-the-loop」ワークフローを前提とした検証が行われた。

実証試験の概要

本研究では、眼科の模擬患者記録（疑似カルテ）6症例を用いたパイロット無作為化比較試験を実施した。フィッティングクラウド代表取締役の岡本和也および研究開発チームのサントスルシアーノエンヒケデオリヴェイラも論文の共著者として参画し、同社は評価システム（専用Webアプリケーション）の構築も担当した。

京都大学医学部附属病院眼科の医師21名（完了17名）を対象に、以下の3通りで退院要約と紹介状の作成時間および品質を比較検証した。

CocktailAIの草案を医師が修正する「Clinician-in-the-loop群」
医師が手動作成する「Clinician-only群」
人間の確認を挟まない「LLM-only群」

実証試験の結果

専門家による多角的な品質評価において、医師がAI草案を修正する「Clinician-in-the-loop群」が、医学的正確性や言語表現、全体品質など大部分の項目で手動作成（Clinician-only群）を上回る結果となった。

作成時間に関しては、主要解析での明確な有意差は出なかったものの、感度分析では退院要約の作成時間で平均59.4秒の短縮を確認した（紹介状は手動修正により時間を要する傾向）。一方で、AI単独（LLM-only群）の出力は最も短時間だったものの、品質評価は最低水準にとどまり品質基準を満たさなかった。これらの結果は、AIに任せきりにするのではなく医師の能動的な介入を組み込むことで、文書の質を高めつつ作成負担を軽減できる実効性を示している。

今後の展開と論文情報

「CocktailAI」は院内文書作成システム「DocuMaker」との連携に加え、単体版「CocktailBar」をはじめとする多様なシステムとの連携ラインナップを拡充している。急速に進化するAIモデルへの追従や導入環境の柔軟性を高め、医師の業務負担軽減と医療の質の向上に貢献していく方針だとしている。

掲載された論文の詳細は以下の通り。

掲載誌：PLOS Digital Health
論文タイトル：Evaluating an LLM-assisted workflow for clinical documentation: A pilot randomized controlled trial on time and quality
著者：髙山智大、佐渡恵奈、須田健二、田村寛、上田奈央子、石原健司、植田雄大（以上京都大学）、岡本和也、サントスルシアーノエンヒケデオリヴェイラ（以上フィッティングクラウド）、大鹿哲郎（筑波大学）、黒田知宏、辻川明孝、三宅正裕（以上京都大学）
DOI：10.1371/journal.pdig.0001799
URL：https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0001799

本記事はフィッティングクラウド株式会社および株式会社ファインデックスの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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