過去の処方・副作用・服薬指導を、自然文の質問からすぐに探せる薬歴検索RAGを開発。
調剤薬局では、患者の処方履歴、副作用、アレルギー、服薬状況、過去の疑義照会、薬剤師による指導内容など、多くの情報が電子薬歴に蓄積されています。 一方で、来局時に確認できる時間は限られています。記録が長期にわたる患者や、複数の医療機関から処方を受けている患者では、過去の薬歴を時系列に読み返すだけでも時間がかかります。検索語が記録上の表現と一致せず、重要な記載が見つからないこともありました。 そこで、薬剤師が普段使う言葉で質問すると、関連する薬歴を横断検索し、根拠となる記録まで示す薬歴検索RAGを開発しました。
「以前この薬で眠気は出ていたか」「腎機能について医師へ確認した記録はあるか」など、薬剤師が確認したい内容をそのまま入力できます。
処方内容、患者の訴え、服薬指導、疑義照会の記録を横断し、関連度の高い記載を日付とともに表示します。
AIの要約だけで判断しないよう、回答に使用した薬歴の原文と記録日を確認できる設計にしました。
対象患者の薬歴だけを検索し、権限管理と操作履歴を組み合わせることで、現場運用に必要な安全性を確保しました。
長い薬歴を最初から読み返さず、確認したい論点に関連する記録へすぐにたどり着けるようになりました。
過去の副作用、飲み忘れ、生活上の事情、以前の説明内容を把握しやすくなり、継続性のある服薬指導を行えます。
過去の照会内容や医師からの回答を参照しやすくなり、確認すべき事項を整理したうえで対応できるようになりました。
患者ごとに分離した薬歴を検索用データへ変換し、質問の意図に近い記録を抽出。複数の記録を時系列で整理し、回答と根拠箇所を生成します。
4カ月
対象となる電子薬歴の形式や連携方法により異なります。
600万円
データ量、検索対象、既存システムとの連携範囲により異なります。