今月は大規模言語モデルと薬局薬剤師についてお話しします。

 

大規模言語モデルとは、膨大な量のテキストデータから学習したAIモデルです。テキストを生成し、言語を翻訳し、さまざまな種類のコンテンツを作成し、有益な方法で質問に答えることができます。

 

薬局薬剤師の業務は、大きく分けて「調剤」「服薬指導」「情報提供」の3つがあります。大規模言語モデルは、これらの業務において以下のような影響を与えると予想されます。

 

調剤

 

調剤とは、医師から処方された薬剤を準備し患者に提供する業務です。大規模言語モデルは、調剤に関する知識や情報を活用することで、調剤の効率化やミスの防止に貢献できると考えられます。具体的には以下のようなことが考えられます。

 

・処方箋の情報を自動で入力し、調剤薬剤師の作業負荷を軽減する

・薬剤の相互作用や重複投与などのリスクを検知する

・患者の服薬状況に応じて、適切な薬剤を組み合わせる

 

服薬指導

 

服薬指導とは、患者が正しく薬を服用できるように指導する業務です。大規模言語モデルは、患者の理解度や関心に合わせて、服薬指導を効果的に行うことができると考えられます。具体的には以下のようなことが考えられます。

 

・患者の質問に回答する際に、医療用語をわかりやすく説明する

・患者の服薬状況を把握し、適切な指導を行う

・服薬指導の効果を評価し、改善を図る

 

情報提供

 

情報提供とは、患者やその家族が抱える薬に関する疑問や不安に答える業務です。大規模言語モデルは、薬に関する膨大な情報を活用することで、患者に的確な情報を提供し、不安を解消することができると考えられます。具体的には以下のようなことが考えられます。

 

・薬の作用や副作用などの情報を、患者が理解しやすい形で提供する

・患者の症状や生活習慣に合わせて、適切な情報を選択する

・患者から寄せられる質問に、迅速かつ丁寧に回答する

 

大規模言語モデルは、まだ開発途上にあり、薬局薬剤師の業務にどのように活用できるかは、今後の研究や実証によって明らかになっていくでしょう。しかし、大規模言語モデルが薬局薬剤師の業務をより効率的かつ効果的に行うためのツールとして、今後ますます重要な役割を果たしていくことは間違いないでしょう。

 

以下に、大規模言語モデルが薬局薬剤師の業務に与える具体的なメリットをまとめます。

 

・調剤の効率化やミスの防止

・服薬指導の質の向上

・患者の満足度向上

 

これらのメリットを最大限に活かすためには、薬局薬剤師と大規模言語モデルが連携して、患者に最適なサービスを提供することが重要です。

 

 

 

以上の文章は、すべて大規模言語モデル（LLM）を使って生成したものです．

プロンプト（入力文）の作成から文章出力まで合わせても，所要時間はわずか１分未満．たったそれだけの時間で，完璧ではないにしても決して的外れではなく，読むに値する文章が生成されます．

 

たしかに，LLM を含む生成 AI は小さくない問題を抱えています．

著作権，情報の信頼性の揺らぎ，ハルシネーション（幻覚），人間の仕事が奪われるリスクなどです．まだまだ進化が必要な部分もたくさんあります．

 

しかし，医療をより良いものに変える大きな可能性にも満ちています．

実際，海外の論文を要約したり，特定のテーマに関する情報を集めたり，思索を巡らせる際に，とても有用だと感じています．また，すでに LLM と連携した診療ガイドラインサービスや患者さんへの説明 AI などがリリースされています．今後はさらに進化したツールが次々と使われるようになるでしょう．

 

LLM は生産性を最大限発揮して作動するために，人間の注意・好奇心・責任を必要とするツールです．

もし，人間が管理や関与をせず LLM にすべての作業をおこなわせれば，その能力は落ちます．

 

逆に，人間が助手やパートナーとして LLM を扱うことで，その能力ははるかに上がるでしょう．

LLMは仕事の量を減らすツールという側面も持ちますが，むしろ仕事の質を高めるためのツールだと思っています．

 

薬剤師がLLMを使うことで，直接的にも間接的にも医療の質は上がります．

地域の患者さんにより良い医療を提供できるように，これからも日々研鑽をつんでいきたいと考えています．

 

あのだ店　宮崎