- 人工知能（AI）と大規模言語モデル（LLMs）は臨床文書作成、品質測定、医療コーディングの効率化に革新的な可能性を示す
- AIは自然言語処理（NLP）とLLMsを通じて臨床文書作成とコーディングを革新し、医療記録と請求の正確性を向上させる
- HTI-1最終規則はアルゴリズムの透明性向上に一歩を踏み出し、AIと予測アルゴリズムの透明性要件を導入
- AI駆動の臨床意思決定には、代表的データ不足や医療言語の複雑さなどの課題が存在
- 協力は成功の鍵であり、医療提供者、AI開発者、政策立案者の協力が不可欠
AIとLLMsによる臨床概念抽出と診断コード提案は有望だが、課題も存在し、データ品質と説明可能なフレームワークの整備が必要。医療提供者組織はAIテキスト分析と専門家システムを組み合わせ、文書作成負担を軽減し、品質測定とリスク調整の最適化を図る必要がある。
新しい環境を歩む業界では、医療提供者、AI開発者、政策立案者の協力が重要。協力により、AIの力を活用してデータ品質を向上し、医療従事者の負担を軽減し、患者ケアを向上させることが可能となる。