AI-Powered-HealthCare-Solutions（医療向けAIソリューション）

AI/ML
AI-Powered-HealthCare-Solutions（医療向けAIソリューション）

AI-Powered-HealthCare-Solutions（医療向けAIソリューション）

本リポジトリは、臨床の音声/文字トランスクリプトから医療コード（ICD-10、HCC）を自動生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）と大規模言語モデル（LLM）を組み合わせたワークフローと、薬剤情報の要約を行うLLMエージェント実装を含みます。研究・プロトタイピング向けにJupyter NotebookとPythonスクリプトでパイプライン例、そしてDocker展開に関するドキュメントを提供します。（約300字）

https://github.com/wzhu2467/AI-Powered-HealthCare-Solutions

概要

本リポジトリは、臨床トランスクリプト（診療記録や会話の書き起こし）を入力として、ICD-10やHCCコードの自動生成を試みるNotebookと、薬剤関連データの要約を行うLLMエージェント実装を含みます。RAGアプローチにより既存の知識ベース（診療ガイドラインやコード定義）を照会しつつ、LLMで自然言語から構造化コードを推定します。また、薬の服薬歴や処方意図を抽出・要約するためのエージェント設計例があり、Dockerでのデプロイ手順も記載されています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • RAG（Retrieval-Augmented Generation）とLLMを組み合わせてICD-10/HCCコード自動生成を実装
  • 臨床トランスクリプトから薬剤情報を抽出・要約するLLMエージェント設計
  • Jupyter Notebookによる実験コードとPythonスクリプトを提供
  • Docker展開ガイドでプロトタイプのコンテナ化を支援

技術的なポイント

リポジトリはRAGパターンを中核に据え、臨床テキストから正確な医療コードを導出するための二段階処理を示します。まずドメイン知識（ICD/HCC定義やガイドライン）を検索／取得してコンテキストを生成し、次にそのコンテキストを入力としてLLMに照会して候補コードと根拠記述を出力させます。これによりモデルの幻覚を抑え、説明可能性を高める狙いがあります。薬剤サマリー用のLLMエージェントは、情報抽出（薬剤名、用量、投与経路、開始/中止理由など）→正規化（ATC等へのマッピング）→要約生成のフローを想定しており、プロンプト設計やチェイン・オブ・ツール（ツール呼び出し）による外部知識参照の例が含まれます。評価面ではコード割り当ての正確性（precision/recall）、根拠提示の妥当性、臨床上の安全性・プライバシー保護（PHIフィルタリング）を考慮する必要があります。Dockerドキュメントは、依存関係管理とAPI化の簡易手順を提供し、モデル・鍵管理やデータ保護を運用に落とし込む際の出発点になります。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Auto_generating_ICD_10_and_HCC_Codes_from_Clinical_Transcriptions_using_RAG_and_LLMs.ipynb: file
  • LLM_Agent_For_Medication_Summary.py: file
  • README.md: file
  • docker_deployment.md: file

まとめ

臨床テキストから医療コードと薬剤サマリーを自動化するためのプロトタイプ実装集で、RAG＋LLMの適用例が学べます。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋： Solution 1: # An-LLM-Driven-Pipeline-for-Automated-Medication-Data-Summarization

Solution 2: # Auto-generating ICD-10 and HCC Codes from Clinical Transcriptions using RAG and LLMs …