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タグ「医療AIのしくみ」の記事 21件を表示しています。すべての記事を見る →
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生成AIの答えがぶれるとき、プロンプトのどこを疑うか
温度0にしても生成AIの答えは毎回同じになりません。プロンプトの中の意味を持たない16文字を毎回変えたところ、同じ音声を3回処理したときの結果の一致が6分の6から3分の1に落ちました。468観点の実測とともに、何を固定すべきかをご説明します。
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EnglishWhen LLM Output Drifts, Suspect the Prompt Itself
Temperature 0 does not make output deterministic. Randomising 16 characters in a prompt fence dropped agreement across three identical runs from 6/6 to 1/3.
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医療AIが記録を作りきれなかったとき、どこまで復旧できるか
長い訪問の録音では、AIが記録を最後まで書ききれずに終わることがあります。欄ごとに対策すると別の欄へ移る理由、温度もペナルティも効かなかった658回の実測、そして途中までの出力から安全に復旧できる範囲の決め方をご説明します。
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EnglishRecovering a clinical note when the AI stops short
We reproduced a runaway repetition loop 658 times. Temperature and schema limits failed. Here is what worked, and what we keep when a note truncates.
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医療AIの精度は、現場が直した記録で測る — 本番音声56本を毎回機械採点する
テストを通った音声の本数では、医療AIの精度は分かりません。本番の診察の会話157件を読んで日付を証拠の強さで決める設計に組み替え、音声56本を9周機械で採点し、公開後は現場が直した記録を毎週数える評価の作り方をご説明します。
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EnglishWe score our clinical AI by what clinicians correct
Counting passing test recordings proves little. We rank dates by evidence strength, machine-score 56 recordings nine times, and track corrections weekly.
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無音の録音から医療AIが診療会話を作るとき、何ができるか
録音が完全な無音でも、医療AIはもっともらしい診療会話を作ります。手元で16回試した結果と海外の実証データ、文字数では捏造を見分けられない理由、そして音そのものを測って生成を止める設計をご説明します。
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EnglishSilence makes medical AI invent clinical conversations
We fed pure silence to a production speech model 16 times. Every completed run invented a clinical conversation. Here is what we measured and how we stopped it.
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医療AIの品質チェックは、どこまでを見ているのか
AIが作った記録を機械で検査するとき、その検査自体がどの範囲まで効いているかを測っています。精神科の音声記録で実際に確かめた、検査の有効範囲の決め方をご説明します。
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医療AIの日付の誤りを、AIの外で消す — 音声で「9月」が「5月」になるとき
AIが作る記録で、次回予約の日付だけがずれることがあります。原因の多くは生成ではなく音声認識で、しかも「くがつ」と「ごがつ」のように実在する語どうしのため辞書では直りません。日付の計算をコードへ移し、AIには答えだけを渡す設計にした過程をご説明します。
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精神科の医療AIを作る私たちの、生成AI活用の工夫
精神科・心療内科向けの医療AIを開発する私たちが、自社の開発セッション386件を集計したところ、送信量の98.4%が過去の会話の再送でした。そこから組み直した生成AIの使い方をご説明します。
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医療AIが同じ内容を繰り返すとき、記録側で何ができるか
AIが作った記録で、同じ文が何度も続くことがあります。エラーにならず保存されてしまう理由と、正しい記録を消さずに止める設計、そして出力のばらつきを変えても止まらなかった追試の結果をご説明します。
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精神科のAIには2種類ある ― 診断を助けるAIと、記録を引き受けるAI
「精神科 AI」で調べると、診断補助やメンタルヘルスアプリが並びます。それとは別に、記録の仕事を引き受けるAIがあります。違いを整理します。
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精神科訪問看護の記録は、長い会話からどう作られるのか
精神科訪問看護は1回の訪問が長く、生活の様子から症状の変化まで話題が広がります。その会話がそのまま記録の下書きになるまでに、MENTRAが会話をどう扱っているかを整理しました。
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精神科の電子カルテにAIを足すと、診察の記録はどう変わるのか
精神科で電子カルテとAIを組み合わせると、記録づくりはどう変わるのか。いまお使いの電子カルテはそのままで、診察の会話からSOAP形式の下書きが中央値16秒で仕上がる仕組みを、本番の実測値とあわせて整理しました。
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精神科の用語は、なぜ音声認識で聞き間違えられやすいのか
精神科の専門用語や薬の名前は、音の近い言葉が多く、音声認識の文字起こしで別の言葉になりやすい領域です。MENTRAが精神科専用の用語辞書をどう作り、どう育てているかを紹介します。
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福祉の訪問記録をAIで作るとき、医療の記録と何が違うのか
精神科の病院には、医療ではない訪問があります。福祉部門の訪問記録をAIで作るときに、医療の記録の作りをそのまま持ち込めない理由と、どう作ったかをご説明します。
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医療AIのモデルを載せ替えるとき、何を測れば安全か
AIモデルを新しいものに替えると、速くなる代わりに精度が落ちることがあります。医療の記録で載せ替えを判断するために何を測るかをご説明します。
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医療AIの出力が途中で切れるとき、何が起きているのか
AIが作った記録が文の途中で終わっていることがあります。長い会話ほど起きやすいこの現象の原因と、記録として成立させるための対処をご説明します。
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精神科のカルテを音声入力で作るとき、誰の発言かをどう分けるか
精神科の診察には、ご家族や付き添いの方が同席することが少なくありません。カルテを音声入力で作るときに、誰が話したことなのかをどう切り分けているかをご説明します。
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精神科の看護記録とAI — 観察と会話が中心の記録を、どう支えられるか
精神科の看護記録は、バイタルよりも観察と会話の記述が中心で、書く量が多くなりがちです。SOAP形式の記録をAIがどこまで支えられるか、実際の運用データとあわせて整理しました。