医療系スタートアップでのLLMの取り組みと今後の展望

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1. 医療系スタートアップでのLLMの取り 組みと今後の展望 2023.06.28
2. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 2 自己紹介 自己紹介 上野彰大 PharmaX共同創業者・エンジニアリング責任者 好きな料理はオムライスと白湯とコーラ マイブームはLLMとRust Twitter：@ueeeeniki
3. 3 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve PharmaXのプロダクトの簡単な説明
4. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 4 「薬局」は医療体験の中でも身近な存在 日用品から処方薬まで。「薬局」は皆さまの日常の近くに存在している ドラックストア 調剤薬局 実現したいこと
5. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 5 医療体験を横断する2つの事業領域 実現したいこと YOJO事業 未病・予防 治療 薬局DX事業 オンライン薬局サービスを展開している
6. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 6 LINEから利用できるバーチャルな薬局 最短 即日 ※ お薬をもっと手軽に、もっと安心して受け取れる「 YOJO薬局」 お薬はお家までお届け LINEで薬剤師にいつでも相談 好きなときにお薬の説明 ※東京23区内のみ
7. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 7 ソフトウェアに閉じないプロダクト開発 調剤事業 独自の薬局オペレーションシステムを構築し、最適化されたオンライン薬局を実現 × 自社薬局をプロトタイプラボ化 ソフトウェア オペレーション リモート 薬剤師組織 薬局業務を効率化す るオペレーションシス テム（薬局OS） 質の高い患者さま対応 のためのオンライン特 化組織 対人業務の質を高め るための対物業務効 率化 「ソフトウェア×オペレーション×薬剤師組織」を プロダクトとして開発
8. 8 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve はじめに
9. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 9 個人情報の扱いについて はじめに 個人情報の扱いに関しては、責任を負いかねますのでくれぐれもご注意ください • このLTは「技術的に可能であること」を示すものであり、参考にされた方や企業の個人情報保護 の問題などについては責任を負いかねます • PharmaXでは、サンプルの処方せんデータ および服薬指導音声を用いてPoCを行っております • 特に医療の個人情報は要配慮個人情報と呼ばれるものにあたるので、扱いにはご注意ください ◦ 要配慮個人情報の第三者提供のプライバシーポリシーへの同意はオプトイン形式でしか取得できな いので、過去のユーザーのデータを扱う場合にも十分お気をつけてください
10. 10 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve LLM関連の取り組み
11. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 11 生成AI/LLMチームの立ち上げ 生成AI/LLMチームを立ち上げ複数の PoCを並行して行っている
12. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 12 LLM関連の取り組み 下記の点もご了承ください はじめに • PharmaXでは下記のようなPoCおよびアプリケーションへの実装を行っています ◦ 服薬指導音声から薬歴の自動生成 ◦ 疑義照会の半自動化 ◦ 薬剤師チャットの自動生成 • その他下記のような成果発表・広報活動も積極的に行っています ◦ 今回のような自社主催イベント ◦ ChatGPT Meetup Tokyoのようなコミュニティのイベント登壇 ◦ テックブログなどでの発信
13. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 13 これまでの成果発表 他社・コミュニティ様のイベントも含め様々な場で発表させていただいております はじめに
14. 14 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve LLMによる服薬指導音声から 薬歴の自動生成PoC
15. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 15 薬歴とは何か？ 薬歴とは 服薬指導で話した内容や他の薬剤師への引き継ぎ事項などを記載した文章のこと • 薬歴はSOAP形式でまとめる ◦ Subjective (S)（主観的所見）: 患者さん自身が感じている症 状や問題を記録する部分 ◦ Objective (O)（客観的所見）: 検査結果や観察による客観 的なデータを記録する部分 ◦ Assessment (A)（評価）: SubjectiveとObjectiveの情報を もとに、患者さんの病状や薬物治療の効果・副作用を評価 する部分 ◦ Plan (P)（計画）: 評価をもとに、今後の治療方針や薬物療法 の変更、患者さんへの指導内容など、具体的なアクションプ ランを立てる部分
16. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 16 服薬指導音声から薬歴内容を自動生成する手順 • ① その患者の処方せんから医薬品の処方情報を抜き出して構造化する • ② 服薬指導の音声の録音からWhisperで文字起こしする ◦ 必要があれば、患者と薬剤師で話者分離する • ③ ①の処方情報と、②の服薬指導内容の文字起こしから GPTで薬歴の内容を自動生成する
17. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 17 ステップ③： ①と②の文字起こしからGPTで薬歴を自動生成する S: 患者は咳と喉の痛みの症状で受診。 O: 1. アストミン錠10mg (1日6錠、分3 毎食後、 5日分) 2. SPトローチ0.25mg 「明治」 (外用、医師 の指示通り、15錠) A: 咳と喉の痛みの症状に対して、咳止め薬と 喉の痛みを取る薬が処方されている。 P: 1. アストミン錠10mgは、毎食後に1回2錠服 用するよう指導。咳が治まってくるようであれ ば、無理に5日分飲まなくても大丈夫と説明 した。 2. SPトローチ0.25mgは、1日6回を目安に1 回1錠を口の中に含んで、噛み砕かずに少 しずつ溶かすように使うよう指導。症状が良 くなったら無理に飲まなくても大丈夫と説明 した。 話者分離をせず、文字起こしした内容をそのまま GPT-4に与えても、かなり丁寧な服薬指導内容を生成すること ができた ステップ③
18. 18 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 薬剤師チャットの自動生成
19. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 19 Chat Completion APIの仕組み チャット自動生成 Chat Completion API 事前設定 会話の流れ
20. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 20 チャットの自動生成 チャット自動生成 会話の流れ 悩みの症状について薬剤師と相談 → おすすめの漢方薬は？ Chat Completion API 事前設定
21. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 21 チャットの自動生成 チャット自動生成 GPT-4 薬剤師チーム例 大枠のニュアンスや、絵文字の使用感など、かなり実際の回答に近いものが得られた！
22. 22 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve まとめ
23. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 23 Open AIの利用規約に関する注意 Open AIの利用規約（以下は翻訳） YOJOにおいては、そもそも診断行為はしていないのであてはまらない？ / 最終的に人が確認して送 信するのであれば、あてはまらない？といった解釈の余地がある 利用規約などが変更される可能性もあるので注視が必要
24. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 24 個人情報の扱いに関する注意 • 病歴などを扱うため、PharmaXの扱う情報の一部は要配慮個人情報に当たる ◦ 要配慮個人情報を第三者提供する場合にはオプトイン形式での同意が必要 • 個人情報の外部送信が第三者提供に当たるかどうかは、その個人情報が外部送信先でどの ように使われるか？などによって判断される • 個人情報の一部をマスクして個人を特定できないようにしても、それはあくまで個人情報であ り、idなどで個人との紐づけが可能な時点で匿名加工情報にもあたらない 特に要配慮個人情報の扱いには注意が必要
25. （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 25 今後の展望・期待 • function_callやLangChainのAgentを使って、様々なタスクと連携して処理を進めることがで きれば可能性は広がる • レイテンシはどうしても気にはなるので、もっと処理が速くなること orローカルLLMには期待して いる ◦ 様々なタスクがリアルタイムで処理できるようになっていくと、応用の可能性はぐっと上が るだろう • fewshot-learningによって自社独自データの読み込ませた場合の精度には限界を感じてい るので、データ検索方法の洗礼や finetuneによる精度向上も試したい
26. 26 （C）PharmaX Inc. 2022 All Rights Reserve 今後もどんどん知見を発表していきます！！