TXP Medical、急性期の転院調整システム「NEXT Stage CONNECT」において生成AIによる紹介状自動作成機能をリリース
2024年5月23日（木）16時16分 PR TIMES
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/81/31630-81-c22baff755ed39d22beaabb3c9ae3e2d-1200x630.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
TXP Medical株式会社（代表取締役CEO：園生 智弘、以下TXP Medical）は、2024年3月にリリースした急性期転院調整システム「NEXT Stage CONNECT」に生成AIを用いた紹介状自動作成機能をリリースしました。TXP Medical の提供する急性期医療システムであるNEXT Stage シリーズの中で初めての、生成AIを用いた業務支援機能となります。
【NEXT Stage CONNECTとは】
2024年6月の診療報酬改定における、高次医療施設から3日以内に救急患者を下り転院搬送※１）した際の診療報酬加算（「救急患者連携搬送料」）に対応するため、2024年3月にリリースされた急性期の転院調整システムが「NEXT Stage CONNECT」です。
これまでの転院調整では、医療者が一件一件転院先候補の医療機関に電話をかけ、患者の診療情報をすべて口頭で説明する形で行われてきました。転院先決定後は、当該患者の情報を紹介状（診療情報提供書）にまとめ直す必要もありました。「NEXT Stage CONNECT」では、この診療情報のやりとりを電子的に行えることで、業務効率化を実現します。
【NEXT Stage CONNECTの紹介状自動作成機能とは】
この度、「NEXT Stage CONNECT」の従来の機能に加えて、転院先の決定後に記載が必要となる紹介状（診療情報提供書）を、生成AIにより自動作成する機能を追加開発しました。具体的には、全国70病院以上で利用される同社のNEXT Stage ERの救急外来サマリーに記載されている情報をQRコードに変換し、当該QRコードを読み込むことで、NEXT Stage CONNECTに取り込みます。このサマリーの記載から、転院紹介時に必要な情報である、紹介目的、既往歴、患者の状態、所見や処置治療の内容等の情報を正確に抽出して構造化し、紹介状形式に成形して出力することができます。同機能を用いて紹介状を作成することにより、医師の紹介状作成業務の80%以上の削減効果が見込まれます（当社所属の救急科専門医の評価による）。NEXT Stage ERを利用していない病院でも、電子カルテの平文記載からOCRで取り込んだ場合も一定の精度で紹介状の自動作成が可能です。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/81/31630-81-2c52084824067746158fed01102b7c6e-3095x1281.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本機能の開発に際して、は、TXP Medicalに所属する複数の医師と技術者が協力して生成AIの各種技術の検証及びチューニングを推進しました。最終的には、現時点で紹介状の自動作成に最も優れていると評価したMicrosoft AzureのGPT-4モデル（国内サーバー）をベースに、医師のノウハウを活かした独自のチューニングを施したエンジンを使用しています。
2024年4月から医師の働き方改革が施行され、医師の長時間労働改善に向けた取り組みが必要となっている昨今、通常診療における業務効率化は非常に重要です。NEXT Stage シリーズは、生成AIも活用して、急性期医療の業務革新を実現していきます。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/81/31630-81-136edb719cba951f602587279ea52ee5-1841x570.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]TXP Medicalは「医療データで命を救う。」をミッションに、現役の救急医・集中治療専門医が立ち上げた次世代の医療インフラを牽引するスタートアップ企業です。
代表取締役：園生智弘（救急科専門医・集中治療科専門医）
設立： 2017年8月28日
HP：https://txpmedical.jp/
・急性期・地域医療DX次世代医療データシステム「NEXT Stageシリーズ」の開発と提供
・医療AI技術の開発と提供
・医療データプラットフォームの構築、リアルワールドデータの解析
・医療データ利活用による新たな価値の創出
TXP Medical株式会社（代表取締役CEO：園生 智弘、以下TXP Medical）は、2024年3月にリリースした急性期転院調整システム「NEXT Stage CONNECT」に生成AIを用いた紹介状自動作成機能をリリースしました。TXP Medical の提供する急性期医療システムであるNEXT Stage シリーズの中で初めての、生成AIを用いた業務支援機能となります。
【NEXT Stage CONNECTとは】
2024年6月の診療報酬改定における、高次医療施設から3日以内に救急患者を下り転院搬送※１）した際の診療報酬加算（「救急患者連携搬送料」）に対応するため、2024年3月にリリースされた急性期の転院調整システムが「NEXT Stage CONNECT」です。
これまでの転院調整では、医療者が一件一件転院先候補の医療機関に電話をかけ、患者の診療情報をすべて口頭で説明する形で行われてきました。転院先決定後は、当該患者の情報を紹介状（診療情報提供書）にまとめ直す必要もありました。「NEXT Stage CONNECT」では、この診療情報のやりとりを電子的に行えることで、業務効率化を実現します。
【NEXT Stage CONNECTの紹介状自動作成機能とは】
この度、「NEXT Stage CONNECT」の従来の機能に加えて、転院先の決定後に記載が必要となる紹介状（診療情報提供書）を、生成AIにより自動作成する機能を追加開発しました。具体的には、全国70病院以上で利用される同社のNEXT Stage ERの救急外来サマリーに記載されている情報をQRコードに変換し、当該QRコードを読み込むことで、NEXT Stage CONNECTに取り込みます。このサマリーの記載から、転院紹介時に必要な情報である、紹介目的、既往歴、患者の状態、所見や処置治療の内容等の情報を正確に抽出して構造化し、紹介状形式に成形して出力することができます。同機能を用いて紹介状を作成することにより、医師の紹介状作成業務の80%以上の削減効果が見込まれます（当社所属の救急科専門医の評価による）。NEXT Stage ERを利用していない病院でも、電子カルテの平文記載からOCRで取り込んだ場合も一定の精度で紹介状の自動作成が可能です。
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/81/31630-81-2c52084824067746158fed01102b7c6e-3095x1281.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
本機能の開発に際して、は、TXP Medicalに所属する複数の医師と技術者が協力して生成AIの各種技術の検証及びチューニングを推進しました。最終的には、現時点で紹介状の自動作成に最も優れていると評価したMicrosoft AzureのGPT-4モデル（国内サーバー）をベースに、医師のノウハウを活かした独自のチューニングを施したエンジンを使用しています。
2024年4月から医師の働き方改革が施行され、医師の長時間労働改善に向けた取り組みが必要となっている昨今、通常診療における業務効率化は非常に重要です。NEXT Stage シリーズは、生成AIも活用して、急性期医療の業務革新を実現していきます。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/31630/81/31630-81-136edb719cba951f602587279ea52ee5-1841x570.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]TXP Medicalは「医療データで命を救う。」をミッションに、現役の救急医・集中治療専門医が立ち上げた次世代の医療インフラを牽引するスタートアップ企業です。
代表取締役：園生智弘（救急科専門医・集中治療科専門医）
設立： 2017年8月28日
HP：https://txpmedical.jp/
・急性期・地域医療DX次世代医療データシステム「NEXT Stageシリーズ」の開発と提供
・医療AI技術の開発と提供
・医療データプラットフォームの構築、リアルワールドデータの解析
・医療データ利活用による新たな価値の創出
