◎ CASE / 006◎ AI AGENT◎ KR◎ 2025◎ 納品済み
開業医ネットワークPOWERED BY CREWLESS
医療記録要約エージェント
Medical Records Summarizer
ROLE
AIエージェント設計・構築
PERIOD
2025
MARKET
KR
HEADLINE
-75% · 要約時間
(01) Challenge · 解決したかった問題
“出発点”
開業医は診療以外にも、医療記録を読み込み整理することに多くの時間を費やしています。記録は長く形式もばらばらで要点の把握が難しいうえ、患者情報という機微性から、一般的なAIツールをそのまま使うことも難しい状況でした。
(02) Solution · どう解決したか
“アプローチ”
Pythonベースのパイプラインで記録を非識別化処理したうえで、Claudeが診療履歴の要点を構造化された要約にまとめるHIPAA-safe設計を採用しました。医師は原文全体ではなく要約から患者履歴を素早く把握し、必要な箇所だけ原文を確認します。
(03) System · システム構成
エンジンの上で回る構造.
INTAKE
EMR · DOC
CREW
LESS
LESS
ORCHESTRATOR
DEIDENTIFY AGENT
PII MASKING
SUMMARY AGENT
CHART DIGEST
>pipeline · medical-records-summary · production▌● IN PRODUCTION
Runtime log · 動作例
▌
(04) Outcomes · 作った結果
数字で証明.
-63%
要約時間
記録の読み込みと整理に費やしていた時間が、構造化要約により大幅に短縮されました。
0
原文露出
非識別化処理を経たデータのみをモデルに渡すHIPAA-safe設計です。
Auto
構造化要約
ばらばらな記録形式が、一貫した要約フォーマットに自動で整理されます。
(05) Stack · 使ったツール
検証済み ツールだけ.
01 · AI
- ▸Claude API
02 · Backend & Security
- ▸Python
- ▸HIPAA-safe
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