薬助手

Inspiration

私は医療関係の会社で働いていて、お医者さん達とお会いしてきて分かったことは、お医者さんが悩んでいる一つの問題は、多くの患者さんが薬を時間通りに正しく服用していないことです。

また、患者さんが持ち帰った薬を実際に飲んでいるかどうかも分からないため、病院で患者さんの病歴データを活用して治療方法の効果を分析するのはかなり難しいそうです。 そこで、こうした問題を改善するために、薬助手のプロトタイプ（試作品）を作りました。

What it does

このアプリでは、患者さんが現在服用している薬のスケジュール、容量、効果、または薬を取り忘れた場合の対処法などの詳細を入力できます。アプリは患者さんの病歴や処方を把握し、患者さんが今の時点でどのくらいの薬を服用しているか、または薬に関する質問があれば、アプリとチャットして確認できるようになっています。

これが「薬助手」と呼ばれる理由です。 今からアプリをお見せしようと思います。最初の画面では、デモのために一人の患者さんを作成しました。この患者さんを選ぶことで、<処方編集>のタブに家族や看護師などが現在服用している薬の情報を追加したり、編集したり、服用をやめる薬を削除したりできます。

また、認知症のある方や日本語が分からない外国人、複雑な処方に不安を感じている方などは、チャットで質問することで理解を深めることができます。 また、お医者さんと患者さんが話し合う際、患者さんに負担をかけないように相談時間が限られているため、薬についての情報は、医者から患者へは簡潔にまとめて伝えられます。しかし、人は理由が分かると行動しやすくなるものです。そこで、薬の詳細情報や研究結果などをすべてアプリに入れて、興味がある方にはより詳しい情報を提供できるようにしました。

How we built it

このアプリの仕組みを紹介します。入力されている処方薬の情報や個人データを埋め込み（embeddings）に変換して、情報と埋め込みのマッピングデータベースを作成します。患者さんが質問をした時、そのデータベースから質問に関連性の高い情報を検索し、その情報と質問を一緒にNLP(自然言語処理)のエンドポイントに送信します。RAG(Retrieval-Augmented Generation)を使って、アプリが患者の特定の処方を知るためにモデルを学習させることなくても、患者さんについて情報が知るようになれます。

What's next for 薬助手

Built With

• .netcore
• postgresql
• react
• redis
• vertextapi