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医療情報サービスの記事作成を生成AIで自動化し、配信量を拡大

医師向けの情報サービスを運営する企業が、膨大な医学文献の要旨をAIで要約して医師の関心に合わせたニュース記事を自動で作る仕組みを整え、人手では難しかった量の記事を届けられるようにした取り組み。

使用ツール:Amazon Bedrock、Claude、PubMed、自社開発のレコメンドAI

事例の要約

課題
医学文献は毎年膨大な数が発表され、多忙な臨床医が最新の情報を追い続けるのは難しかった。一方、論文を要約したニュース記事は人手で作っていたため、1日に配信できる本数が限られ、医師の情報ニーズに十分応えられていなかった。
取り組み
公開されている医学文献データベースから論文の要旨を読み込む。
生成AIが文献を整理・要約し、解説記事を自動で作成する。
独自の推薦の仕組みと組み合わせ、医師が選んだ診療科や疾患に合わせて記事を選び、メールで配信する。
医師が記事を評価し、その結果を以後の配信内容に生かす。
成果
1日に作成できる記事の数が、人手の時代と比べて桁違いに増えた。
医師が必要とする幅広い医学情報を扱えるようになった。
医師の情報収集にかかる時間が短くなり、サービスの継続利用率も高い水準にある。
出典 AWS aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-carenet/
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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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