”浮いた時間は、より多くの患者の受け入れに回っている。それを支えるのは院長自身の技術と、保守まで担う覚悟だ”
院長自作システムとかトラブル起きた時ワンマン保守で積むやつだけど夢はあるな
“手書きの問診票を受付でスキャンすると、院内のMac Studioがファイルを検知。ローカルで動作するVLM（画像の認識に対応したAIモデル）が氏名や生年月日などを認識し、電子カルテ上のどの患者の書類か候補を示す”
「「まだ私の方が打つのが早い」とこぼし、本格的な実用化にはまだハードルがありそうだ。看護師や家族が加わると話者の区別が難しい場面も多いという。今は主に、後で読み返すための記録用途」
今の段階でさえ事務員さん1人分くらいサポートできてるって充分すごいと思う。Mac1台とAI利用料と先生の医療業務やIT知識が必要だそうだけど長い目で見れば、浮いた時間で患者さんを1人でも多く救えてるわけだし。
取り込みと業務支援に特化するのは現実的やな いうて構築が数年も持たんのがつらいところで結局「マニア」じゃないとできんわけやが
イントラならいいけど、セキュリティの専門家挟まないと心配。個人の病院はマイルールと信念が固くていろいろ心配なとこあるな
町医者は長年文字入力を大量のショートカットキーワードで省略可能にした辞書ファイルをメンテしてる人が多いので、割と数文字でクソ長い病名もサクサク入力可能な人が多かったりするよね。紹介状テンプレしかり
ローカルでもcodexなんかでも、長ったらしくとも喋って説明できる内容の整理ってすぐに出来るのよね。自分は製造業の生産管理をcodexでやってます。バカ高い生産管理ソフトが年3万円のchat GPT契約に置き換わってしまった
素晴らしいな。ITエンジニア兼医者、みたいな？近所のクリニックはAIを毛嫌いしてるので、薬の処方の希望を伝えるのも気を使って大変。
医療系ならUltraプランのサブスクも激安レベルだろうなぁ
標準医療否定反ワク医師が頑張って構築したLoRAとかあったら嫌だな
薬機法の制限とか理解して導入、運用されているようだ。
システムがメンテナンス無しに動くようになれば、治療に必要なことしかやらなくていいようになるからいいね。
ローカルLLMでもQwenがアリババクラウドにデータ送信をしようとした例もあるから安心できないのがなんとも…
時短よりも負担の削減が意味深そう。組まれたコードは決定論だから、ちゃんと組んでれば変な問題は起きない規模感かなと。推論的なところは速度制約がまだきついだろうな
“より大きなモデルや8bit量子化版も試したが、推論時間が長い割に回答品質はあまり変わらなかった”
ローカルだと音声モデルがボトルネックか。Whisperじゃ精度なんてでなそう。良い音声マルチモーダルの登場待ち。
バス係数が院長の1なのはちよっと。知見を共有していいシステムが作られてほしい
結局診察を効率化したところで削れるのは人件費なので誰もやりたがらないだろう。医療は付加価値が高くても同じ値段だから
音声入力については古来から入力用の人間が追いかけながら機械が聞きやすいように話すというのがあるけどそれで改善しない？
ドメイン知識の主体が作るシステムほど強烈なものもないよなあ。
ハードウェアの更新とかソフトウェアメンテナンスで困難がやってきそうではある。
”「何か起こった時に自分で対処する責任や手間を負う覚悟さえあれば」”/これ出来る人って少ないよね。知識と技術をアップデートし続けなければならない。
事務員2〜3人分の働きになったらサービスとして商品化するところも出てくるかね
医者の診療をしながら開発・保守まで…。医学側のアップデートも日々やってるだろうにとんでもない向上心だな。
AIで浮いた時間、その分お客さんと向き合って、時には関係のない雑談もしながら、でもAIはしっかり仕事のことだけ議事録とってくれる。そんな未来がいいな。
医者は理系で外国語に強いんだからコンピュータにもたいがい強い。 趣味でメガドライブ版ダライアスやファンタジーゾーンを作った人も医者だし、パソコン通信や NetNews でも本業は医師ですって人は多かった。
“話者の区別が難しい場面も多い” そのために話者分離できるWhisperXというのがあるので試してみて実用になったかどうかをどこかで語ってほしい。 96GBで動かしてるならきっとQwen3.x 27Bなどのデンスモデル系かな
昔からMacのフリーウェアってお医者さんが作っていることが多かった。
事務員さんを一人雇うのと比べれば導入や運用の費用はとても安い。大忙しでなくなって多くの患者さんを診られるようになってよかった
lzhの開発者もお医者さんだったし、結構ITに明るい人がいる印象
読んだ感じ情報の取り扱いは相当安全寄りに運用されていると思うのだが。これ、村岡先生専用のサブ脳みたいなモンよね。AIによって、こんな感じで[脳の増設]と個別の生人間脳のシナプス連携が強化されるのかな？
手書きの問診票のデジタル化や過去のカルテの要約に役に立っていると
3省2ガイドラインの見直しが急務
whisperの無料版は認識精度だいぶ低いからキッツイよねぇ。特に声の小さい患者さんとか精度出づらいとかもありそう。
AIにしても、その他のテクノロジーにしても、人の仕事を奪うというよりは、空いた時間でできる仕事を増やすものだと思います > 御意。それにしても自力でここまでよーやるわ...
Mac Studioの性能感は絶対性能に不足があっても個人医院クラスの規模にはメンテ含めて丁度良いかもな。LLMもまだ複雑な要求を一任する程の安心感は出ないし。
面白い、幕開け時代だから色んなシステムがタケノコのように生えてくる。Windowsの初期の時もそうだったけど、こういう大企業に寡占されてない時ってワクワク感あって楽しいよね。
こういうの、安定運用できちゃった場合にモデルのアップデートやら機材の保守とかをどうするのかなぁとは思う。試験的にやるとか、短期的にはいいと思うんだけどね。
localLLMの有意義な実践例として読んだ。院長の技術力と覚悟に敬意
そのうち、同じような機能のある電子カルテが販売されるようになるでしょう
いい話. 年40万円で事務員1人分は大きい; "何か起こった時に自分で対処する責任や手間を負う覚悟" < 結局ここだと思ってて, だからこのシステムを外販はできないし(∵販売者が責任を負う必要があるから), スケールはしない
なるほどなーと感心しつつ、おそらくネットと繋がってると思われる、予約とWeb問診票システムのセキュリティを心配してしまう。まあ外部サービスでも懸念は同じなのだが。
“「事務員1人分くらいの仕事は確実にこなしてくれています」と話す。手書きの問診票や患者持参の健診結果などの電子化や、検査会社のポータルサイトから検査結果を集めて整理する作業の省力化が大きいという。”
院長がClaude Codeで診療支援システムを自作し、Mac StudioのローカルAIでカルテ要約や問診票認識を実施。患者情報は外部AIへ送らず、人が最終確認。院長はAIと自作システム全体で事務員1人分程度の省力化と評価。
ローカルLLMでもネットにつながるPC（クラウド型電子カルテ使用など）で使っている以上は使うという選択肢はない。ネットから隔離できなければ個人情報は扱わせられない
うーん
ローカルLLM利用のクリニックを受診してみた PCマニアの院長が自力で構築、その導入効果は？
”浮いた時間は、より多くの患者の受け入れに回っている。それを支えるのは院長自身の技術と、保守まで担う覚悟だ”
院長自作システムとかトラブル起きた時ワンマン保守で積むやつだけど夢はあるな
“手書きの問診票を受付でスキャンすると、院内のMac Studioがファイルを検知。ローカルで動作するVLM（画像の認識に対応したAIモデル）が氏名や生年月日などを認識し、電子カルテ上のどの患者の書類か候補を示す”
「「まだ私の方が打つのが早い」とこぼし、本格的な実用化にはまだハードルがありそうだ。看護師や家族が加わると話者の区別が難しい場面も多いという。今は主に、後で読み返すための記録用途」
今の段階でさえ事務員さん1人分くらいサポートできてるって充分すごいと思う。Mac1台とAI利用料と先生の医療業務やIT知識が必要だそうだけど長い目で見れば、浮いた時間で患者さんを1人でも多く救えてるわけだし。
取り込みと業務支援に特化するのは現実的やな いうて構築が数年も持たんのがつらいところで結局「マニア」じゃないとできんわけやが
イントラならいいけど、セキュリティの専門家挟まないと心配。個人の病院はマイルールと信念が固くていろいろ心配なとこあるな
町医者は長年文字入力を大量のショートカットキーワードで省略可能にした辞書ファイルをメンテしてる人が多いので、割と数文字でクソ長い病名もサクサク入力可能な人が多かったりするよね。紹介状テンプレしかり
ローカルでもcodexなんかでも、長ったらしくとも喋って説明できる内容の整理ってすぐに出来るのよね。自分は製造業の生産管理をcodexでやってます。バカ高い生産管理ソフトが年3万円のchat GPT契約に置き換わってしまった
素晴らしいな。ITエンジニア兼医者、みたいな？近所のクリニックはAIを毛嫌いしてるので、薬の処方の希望を伝えるのも気を使って大変。
医療系ならUltraプランのサブスクも激安レベルだろうなぁ
標準医療否定反ワク医師が頑張って構築したLoRAとかあったら嫌だな
薬機法の制限とか理解して導入、運用されているようだ。
システムがメンテナンス無しに動くようになれば、治療に必要なことしかやらなくていいようになるからいいね。
ローカルLLMでもQwenがアリババクラウドにデータ送信をしようとした例もあるから安心できないのがなんとも…
時短よりも負担の削減が意味深そう。組まれたコードは決定論だから、ちゃんと組んでれば変な問題は起きない規模感かなと。推論的なところは速度制約がまだきついだろうな
“より大きなモデルや8bit量子化版も試したが、推論時間が長い割に回答品質はあまり変わらなかった”
ローカルだと音声モデルがボトルネックか。Whisperじゃ精度なんてでなそう。良い音声マルチモーダルの登場待ち。
バス係数が院長の1なのはちよっと。知見を共有していいシステムが作られてほしい
結局診察を効率化したところで削れるのは人件費なので誰もやりたがらないだろう。医療は付加価値が高くても同じ値段だから
音声入力については古来から入力用の人間が追いかけながら機械が聞きやすいように話すというのがあるけどそれで改善しない？
ドメイン知識の主体が作るシステムほど強烈なものもないよなあ。
ハードウェアの更新とかソフトウェアメンテナンスで困難がやってきそうではある。
”「何か起こった時に自分で対処する責任や手間を負う覚悟さえあれば」”/これ出来る人って少ないよね。知識と技術をアップデートし続けなければならない。
事務員2〜3人分の働きになったらサービスとして商品化するところも出てくるかね
医者の診療をしながら開発・保守まで…。医学側のアップデートも日々やってるだろうにとんでもない向上心だな。
AIで浮いた時間、その分お客さんと向き合って、時には関係のない雑談もしながら、でもAIはしっかり仕事のことだけ議事録とってくれる。そんな未来がいいな。
医者は理系で外国語に強いんだからコンピュータにもたいがい強い。 趣味でメガドライブ版ダライアスやファンタジーゾーンを作った人も医者だし、パソコン通信や NetNews でも本業は医師ですって人は多かった。
“話者の区別が難しい場面も多い” そのために話者分離できるWhisperXというのがあるので試してみて実用になったかどうかをどこかで語ってほしい。 96GBで動かしてるならきっとQwen3.x 27Bなどのデンスモデル系かな
昔からMacのフリーウェアってお医者さんが作っていることが多かった。
事務員さんを一人雇うのと比べれば導入や運用の費用はとても安い。大忙しでなくなって多くの患者さんを診られるようになってよかった
lzhの開発者もお医者さんだったし、結構ITに明るい人がいる印象
読んだ感じ情報の取り扱いは相当安全寄りに運用されていると思うのだが。これ、村岡先生専用のサブ脳みたいなモンよね。AIによって、こんな感じで[脳の増設]と個別の生人間脳のシナプス連携が強化されるのかな？
手書きの問診票のデジタル化や過去のカルテの要約に役に立っていると
3省2ガイドラインの見直しが急務
whisperの無料版は認識精度だいぶ低いからキッツイよねぇ。特に声の小さい患者さんとか精度出づらいとかもありそう。
AIにしても、その他のテクノロジーにしても、人の仕事を奪うというよりは、空いた時間でできる仕事を増やすものだと思います > 御意。それにしても自力でここまでよーやるわ...
Mac Studioの性能感は絶対性能に不足があっても個人医院クラスの規模にはメンテ含めて丁度良いかもな。LLMもまだ複雑な要求を一任する程の安心感は出ないし。
面白い、幕開け時代だから色んなシステムがタケノコのように生えてくる。Windowsの初期の時もそうだったけど、こういう大企業に寡占されてない時ってワクワク感あって楽しいよね。
こういうの、安定運用できちゃった場合にモデルのアップデートやら機材の保守とかをどうするのかなぁとは思う。試験的にやるとか、短期的にはいいと思うんだけどね。
localLLMの有意義な実践例として読んだ。院長の技術力と覚悟に敬意
そのうち、同じような機能のある電子カルテが販売されるようになるでしょう
いい話. 年40万円で事務員1人分は大きい; "何か起こった時に自分で対処する責任や手間を負う覚悟" < 結局ここだと思ってて, だからこのシステムを外販はできないし(∵販売者が責任を負う必要があるから), スケールはしない
なるほどなーと感心しつつ、おそらくネットと繋がってると思われる、予約とWeb問診票システムのセキュリティを心配してしまう。まあ外部サービスでも懸念は同じなのだが。
“「事務員1人分くらいの仕事は確実にこなしてくれています」と話す。手書きの問診票や患者持参の健診結果などの電子化や、検査会社のポータルサイトから検査結果を集めて整理する作業の省力化が大きいという。”
院長がClaude Codeで診療支援システムを自作し、Mac StudioのローカルAIでカルテ要約や問診票認識を実施。患者情報は外部AIへ送らず、人が最終確認。院長はAIと自作システム全体で事務員1人分程度の省力化と評価。
ローカルLLMでもネットにつながるPC（クラウド型電子カルテ使用など）で使っている以上は使うという選択肢はない。ネットから隔離できなければ個人情報は扱わせられない
うーん