病院・診療所に紙で届く他院・検査会社の検査結果票を読み取り、項目名・値・単位・基準値を電子カルテへ取り込む形にそろえて、読み取りに自信のない値を人の確認に回す

処理の起点を決める

30分おきの定時実行にします。 紹介状は外来の受付と郵送でまとまって届き、スキャンは医事課の手の空いた時間に行われます。スキャンの直後に即時で動かす必要はなく、その日の外来に間に合えば足ります。

対象は、文書管理システムで文書の種類が「紹介状の添付」「外部検査結果」とされ、患者が指定されているものだけです。 患者が指定されていない文書は処理しません。患者の取り違えを、処理の入口で防ぐためです。

処理済みの印は、取り込み用のファイルまで作れたときだけ付けます。途中で止まったものは、次の回にやり直します。

入力データを集める

質を決めるのは、自院の検査項目の表です。 結果票の項目名を自院のどの項目に対応付けるかは、別名の一覧で決まります。最初は、電子カルテ情報共有サービスで共有の対象とされる検査の43項目（総蛋白、アルブミン、AST、ALT、γ-GTP、クレアチニン、HbA1c、血算など）から作ると、外来でよく見る項目がほぼ入ります。

換算の規則には、換算してよい組み合わせだけを書きます。 10³/μL と /μL のように桁だけが違うものは換算の規則にできますが、検査の方法によって値の意味が変わるものは、換算せずに人に回します。 どれを換算してよいかは、臨床検査の部門が決めます。

データの取得方法を決める

Enterprise Document OCR には、次の3つを指定して送ります。

Form Parser からは、次の2つを取ります。

値の文字の信頼度は、表のセルの位置と文字の位置を重ねて求めます。 セルの layout が指す本文の範囲（textAnchor の startIndex と endIndex）に入る文字を symbols から集め、その中で最も低い信頼度を、その値の信頼度にします。 平均にすると、潰れた小数点1つが他の数字に埋もれます。

FAXの結果票は、原本が後から届くかを先に確かめます。 患者の持参で原本が来るなら、FAXの画像で low_confidence が多いときは、原本のスキャンを待つほうが確認の手間が少なくなります。

AIへ渡す前に整形する

1. 形式をそろえる … Document AI が受け付ける画像は PDF、GIF、TIFF、JPEG、PNG、BMP、WebP などです。スキャンは最低200dpi、300dpi以上が一般に最も良い結果になるとされています
2. むやみに圧縮しない … 非可逆の形式で小さくすると、読み取りの精度が落ちるとされています。小数点が消えるので、スキャンの設定で圧縮を強くしません
3. 紹介状の本文と結果票を分ける … 1つのPDFに紹介状の本文と結果票が入っています。表が返ったページを結果票として扱い、本文のページは後段に送りません
4. 品質の足りないページを分ける … qualityScore が0.5を下回ったページは、needs_review の結果票にし、そのページの値はすべて low_confidence にします
5. 同じ結果票の重複を落とす … FAXで届いた結果票と、後から届いた原本のスキャンが重なります。採取日と実施機関が同じものは、原本のほうを残します

3番目で紹介状の本文を送らないのは、この構成が診療の内容を読まないためです。 本文には病歴や紹介の目的が書かれていますが、検査値の取り込みには要りません。 生成AIに渡す範囲を、結果票のページに限ります。

AIに処理させる

生成AIにさせるのは、結果票の項目の取り出しと、自院の項目の候補の選択だけです。

最後の行だけが、選ぶ作業です。 選べる値は自院の項目の表に限り、一覧に無い項目名は unmapped にさせます。 名前が似ているだけで近い項目に寄せると、別の検査の値が経過のグラフに混ざります。

いちばん起きやすい失敗は、表の1行目です。 生成AIは、FAXで潰れて「7 8」に見える値を、基準値の範囲から考えて「7.8」と書きます。たまたま正しくても、それは結果票の値ではなく推測です。 値は書かれた文字列のまま返させ、小数点が確かかどうかは、スクリプトが文字の信頼度で決めます。

指示内容を固定する

あなたは病院の医事課で、他院や検査会社から届いた検査結果票を
電子カルテに取り込む準備をする担当です。
渡された読み取り結果だけを見て、項目を取り出してください。
判断や計算はしないでください。

【取り出す項目】
結果票 …… 患者の氏名、生年月日、採取日、検査の実施機関
項目 ……… 行ごとに、項目名、値、単位、基準値、高値・低値の印、
            自院の項目の候補、そのページの番号

【自院の項目の候補の選び方】
次の一覧の別名と照らし、当たるものを1つ選んでください。
一覧に無い項目名は unmapped にしてください。
{local_test_master}

【厳守事項】
- 値は、書かれた文字列をそのまま写してください。
  小数点を足したり動かしたり、桁を丸めたりしないでください。
- 数字が読みにくい場合も、基準値や他の項目から推測して
  値を決めないでください。読み取り結果のとおりに写してください。
- 単位を換算しないでください。単位は書かれた文字列のままにしてください。
- 高値・低値の印は、結果票に書かれたものだけを写してください。
  基準値と比べて印を付けないでください。
- 定性の結果（−、±、＋、陰性、陽性）は、書かれたとおりに写してください。
- 異常かどうか、前回と比べてどうか、診療上の意味を書かないでください。
- 日付は西暦（YYYY-MM-DD）に直し、元の表記を evidence に残してください。
- evidence には、その行の根拠にした文字列をそのまま写してください。

【読み取り結果（結果票のページのみ、品質不足のページには印）】{pages}

「基準値や他の項目から推測しない」が、この指示の中心です。 生成AIは基準値の列を見て、ありえる値に寄せようとします。推測をはさむと、文字の信頼度で確認を絞るという設計そのものが成り立ちません。

「印を付けない」も外せません。 何も言わないと、基準値と比べて H や L を足してきます。結果票を出した検査機関の基準値と自院の基準値は違うことがあり、足した印は誰の判定でもない印になります。

出力形式を固定する

Claude API の構造化出力で、次の形のJSONを受け取ります。 要求の output_config.format に、type を json_schema として、スキーマを渡します。

{
  "doc_id": "",
  "patient": { "name": "", "birth_date": "", "status": "ok | missing | unreadable" },
  "collected_on": "",
  "facility": "",
  "results": [
    { "page": 1, "name_written": "", "value_written": "", "unit_written": "",
      "ref_range_written": "", "flag_written": "",
      "local_code": "", "mapping": "mapped | unmapped",
      "status": "ok | unreadable", "evidence": "" }
  ]
}

スキーマでは mapping と status を enum で固定し、local_code は自院の項目のコードの一覧を enum にします。 値は数値ではなく文字列で受け取ります。 数値の型にすると、「7.8」と「7.80」の違いや、定性の「（＋）」が失われるためです。Claude の構造化出力は minimum のような数値の制約をサポートしないので、値の範囲の確かめはスクリプトで行います。

受け取ったあと、スクリプトが判定を足します。

{
  "doc_id": "",
  "patient_match": "matched | kana_only | mismatch",
  "items": [
    { "local_code": "", "value": "", "value_min_symbol_conf": 0,
      "unit_local": "", "converted": false,
      "item_status": "ok | low_confidence | unit_unknown | unmapped" }
  ],
  "verdict": "ready | needs_review | stop"
}

item_status の low_confidence は、値の文字の最も低い信頼度が自院の基準を下回るものです。 基準の値は、最初の1か月の確認の結果を見て決めます。最初は高めに置き、人が直さなかった値の信頼度を見て下げていきます。

システムへ連携する

電子カルテには、自院の検査とは別の「外部検査」として取り込みます。 実施機関と採取日を必ず付け、自院で測った値と混ざらないようにします。 取り込みの操作は担当者が行います。

取り込んだ値には、原本の画像への参照を付けます。 医師が値に疑問を持ったとき、1回の操作で結果票の該当のページを開けるようにします。

人が確認する

1. stop を先に見る … 患者が一致しないもの。スキャンのときの患者の指定を確かめ直します
2. low_confidence の値を見る … 値の文字の部分の画像を拡大して並べ、小数点と桁を確かめて直します
3. unit_unknown と unmapped を見る … 自院の項目に当てはめるか、取り込まずに画像のまま残すかを決めます。表に足すかは臨床検査の部門と週に1回まとめて決めます
4. 取り込む … 直した値は記録します

2番目で見るのは、値の文字の部分の画像だけです。 結果票の全体を開くのではなく、OCRが返した文字の位置で切り出した小さな画像を並べます。 1枚に20項目あっても、印の付く値は数個です。

ready の結果票は、項目の対応付けの一覧を流し見て取り込みます。 全項目を画像と読み合わせる運用にすると、第10章の3分には収まりません。

例外に対処する

運用の最初に多いのは、5行目です。 結果票の項目名の書き方は紹介元ごとに癖があり、最初の1〜2か月は unmapped が多く出ます。 別名を表に足すほど減ります。

下から2行目の様式は、取り違えの原因になります。 前回値の列を今回の値として取り込むと、採取日の違う値が同じ日の結果として並びます。 列の見出しの日付を必ず値と組にしてください。

記録を残す

• 結果票の原本のスキャンと、患者の番号、文書の種類、保存の日時
• Document AI が返した結果の全文（文字ごとの信頼度を含む）と、Claude API に渡した全文と返ったJSON
• スクリプトが足した判定と、そのとき使った自院の検査項目の表、換算の規則、信頼度の基準の版
• 担当者が直した値と、直す前と後の値、その値の文字の信頼度
• 取り込んだ日時と、取り込んだ担当者

4つ目の記録で、信頼度の基準を見直します。 担当者が直さなかった値の信頼度が基準の近くに多く集まっていれば、基準を下げても誤りは増えません。 逆に、基準より高い信頼度の値を直していれば、基準を上げます。