クリニックで手書きされる初診問診票を読み取り、電子カルテに貼る下書きにそろえて、空欄とアレルギーの記載を確認に回す

処理の起点を決める

スキャナが院内の保存先フォルダにPDFを書き出したことを起点にします。 受付のドキュメントスキャナは、ボタン1つで両面を読み、決まったフォルダへ保存する設定にしておきます。受付がファイル名を付ける作業はなくします。

監視は Python の常駐の処理で行い、新しいファイルを見つけたら1枚ずつすぐに動かします。 まとめて処理する定時実行にはしません。患者が待合にいるうちに空欄を聞くには、スキャンから確認画面に出るまでを数分に収める必要があるからです。

処理が終わったファイルは処理済みフォルダへ移し、移すのは成功したときだけにします。 保存先フォルダに残っている数が、そのまま確認画面に出ていない問診票の数です。受付の画面の隅にこの数を出しておくと、止まっていることにすぐ気づけます。

入力データを集める

質を決めるのは下の2つです。 欄の地図が無ければ空欄を見つけられず、問診欄の型が無ければ、院ごと・人ごとに貼り方がばらばらになります。どちらも1回作れば、版を変えるまで使えます。

患者番号のラベルは、紙の問診票と電子カルテの患者を結ぶ唯一の手がかりです。 名前で突き合わせると、同姓同名と読み違いで別の患者に貼る事故が起きえます。ラベルの番号で結び、名前は確認のためだけに使います。

データの取得方法を決める

1. 患者番号を読む … 右上のラベルの範囲を読み、受付の当日の初診の一覧と照らします
2. Form Parser を呼ぶ … 両面2ページをまとめて送ります。同期の処理は15ページまでなので、1枚の問診票は収まります
3. Enterprise Document OCR を呼ぶ … enableSymbol と画像の品質スコアを有効にし、languageHints に日本語を入れます
4. 欄の地図と重ねる … 各欄の範囲に入る文字とチェック欄の印を、ページと座標で集めます

座標を使うときの注意が1つあります。 公式ページによると、値が0の座標はJSONから省かれます。 ページの左端や上端に接する点は、キーそのものが無いことがあるので、無いキーを0として読む処理を最初に入れておきます。

AIへ渡す前に整形する

1. ラベルの確認 … 患者番号が読めない、当日の初診の一覧に無いものは処理を止め、受付へ戻します
2. ページ数と向きの確認 … 2ページであること、上下が逆でないことを確かめます
3. 画像の品質の確認 … 品質スコアが0.5を下回り、理由に defect_blurry や defect_faint があるものはスキャンし直しに回します
4. 解像度の確認 … 公式ページはスキャンを最低200dpi、300dpi以上が一般に最も良い結果になるとしています。スキャナの設定を300dpiに固定します
5. 圧縮の確認 … JPEGのような非可逆の形式でファイルを小さくすると精度が落ちうるとされています。スキャナの「高圧縮」の設定を使いません
6. 版の判定 … 問診票の右下に印刷した版の番号を読み、使う欄の地図を選びます

4番目と5番目は、最初に1回決めれば終わる設定です。 それでも書くのは、スキャナの既定の設定が「小さいファイル」になっていることが多いからです。手書きの薄い鉛筆の字は、圧縮でいちばん先に消えます。

6番目の版の判定は省略しないでください。 問診票の欄の位置は、版を改めるたびに少しずつ動きます。古い版の地図で新しい版を読むと、隣の欄の文字を拾います。

AIに処理させる

処理を2段に分けます。 欄が空いているかどうかは、Python が欄の地図と読み取り結果で決めます。Claude API にさせるのは、その結果を受け取ってからの、問診欄の形へのそろえだけです。

欄ごとの状態は4つです。 filled は範囲に文字がある、blank は範囲に文字も印も無い、unreadable は文字はあるが信頼度が低い、checked_none は「なし」に印がある。blank と checked_none を混ぜないことが、この構成の目的そのものです。

2行目がいちばん起きやすい失敗です。 生成AIは、崩れた字を「よく知られた薬の名前」に寄せて読む傾向があります。名前を直すことを禁じ、信頼度の低い文字を含む名前には印を付けて、人に回します。

指示内容を固定する

あなたはクリニックの受付で、手書きの問診票を電子カルテの問診欄に貼る
下書きにそろえる担当です。診断や医学的な判断は一切しません。

【入力】
- 欄ごとの判定結果（Python が欄の地図から付けたもの）
  status: filled / blank / unreadable / checked_none
- 欄ごとの読み取り文字列と、文字ごとの信頼度
- 問診欄の型（見出しと並び）

【厳守事項】
- status が blank の欄は、出力でも blank のままにしてください。
  「なし」「特記なし」と書かないでください。
- status が checked_none の欄だけを「なし」としてください。
- 既往歴のチェック欄は、印が付いているものだけを並べてください。
  印の無い病名を「なし」として並べないでください。
- 薬の名前は、読み取られた文字列をそのまま写してください。
  似た薬の名前に直す、一般名に置き換える、規格を補うことをしないでください。
  信頼度が0.8未満の文字を含む名前は low_confidence を true にしてください。
- アレルギーの内容は、原文をそのまま allergy_text に写してください。
  要約、言い換え、「薬剤アレルギー」などの分類をしないでください。
- 主訴は、患者が書いた言葉を残してください。病名に置き換えないでください。
  現病歴には、症状の始まりと経過として書かれた部分だけを入れてください。
- 書かれていないことを補わないでください。読めない部分は「判読不能」とし、
  前後から推測して埋めないでください。
- 問診票でない書類と判断した場合は、document_type に種類を書き、
  他の項目を空にしてください。

【欄ごとの判定結果】{field_status}
【読み取り結果】{ocr_text_by_field}
【問診欄の型】{chart_template}

「blank を blank のまま」を最初に置くのは、生成AIが空欄を嫌うからです。 何も言わなければ、整った下書きを作ろうとして「特記なし」と埋めます。整っていることより、空いていることが分かるほうがこの業務では大事です。

信頼度の0.8という値は、最初の1か月で見直す仮の値です。 自院の問診票と患者の字で、低すぎれば受付の確認が増え、高すぎれば崩れた名前が通ります。決め方は第8章の試し方で書きます。

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。

{
  "patient_no": "",
  "form_version": "",
  "document_type": "questionnaire",
  "chief_complaint": { "status": "filled", "text": "" },
  "present_illness": { "status": "filled", "text": "" },
  "past_history_checked": [""],
  "past_history_text": { "status": "blank", "text": "" },
  "medications": [
    { "name_as_written": "", "low_confidence": false }
  ],
  "allergy": {
    "status": "filled | blank | unreadable | checked_none",
    "allergy_text": ""
  },
  "pregnancy": "yes | no | blank",
  "smoking": "yes | no | blank",
  "blank_fields": [""],
  "unreadable_fields": [""]
}

1つ目の理由は、空欄の一覧をそのまま受付の画面に出せることです。 blank_fields と unreadable_fields を並べれば、受付が患者に聞く欄の一覧になります。人が問診票を見直して探す必要がありません。

2つ目は、status を enum で縛れることです。 Claude API の構造化出力は enum に対応しているので、4つの状態以外の値が入りません。「たぶんなし」のような曖昧な値が、そもそも返ってきません。 なお、minimum のような数値の制約には対応していないため、信頼度の範囲の確認は Python の側で行います。

3つ目は、アレルギーを allergy_text という1つの原文の欄に置けることです。 診察室の確認画面では、この欄を原本の画像の該当部分と並べて出します。医師・看護師は、画像を探さずに原文と画像を見比べられます。

確認画面には、電子カルテの問診欄の型に並べ替えた文章も出します。

システムへ連携する

電子カルテへ自動で書き込まないのは、患者の取り違えを人の目で止めるためです。 ラベルの番号で結んでいても、ラベルの貼り間違いは起きえます。貼る直前に、受付が電子カルテの患者名と問診票の氏名を見比べる工程を残します。

確認画面は、院の端末から院内でだけ開ける作りにします。 問診票の画像と下書きが並ぶ画面なので、外から開けないことを前提にします。

人が確認する

1. 受付：空欄と判読不能の欄を患者に聞く … 確認画面に赤く出た欄だけを、待合にいるうちに聞いて書き足します
2. 受付：低信頼の薬の名前を確かめる … お薬手帳があれば手帳で、無ければ患者に聞きます。推測で直しません
3. 受付：患者名を見比べて電子カルテへ貼る … 問診票の氏名と電子カルテの患者を見比べてから貼ります
4. 医師・看護師：アレルギーの欄を原本と見比べる … 診察の前に、原文と画像を並べて見ます
5. 直したら記録する … どの欄を、何から何へ直したかを残します

4番目を省かないでください。 アレルギーの内容は、読み取りの誤りがそのまま処方の誤りにつながりうる欄です。確認するのは受付ではなく、医師・看護師です。

目標は、900枚をならして1枚2分です。 空欄も低信頼も無い問診票は、受付が見比べて貼るだけで1分足らずです。空欄が多い問診票の聞き取りが、平均を引き上げます。

例外に対処する

最後の行は、仕組みが止まっても診療を止めないための決まりです。 確認画面が出なくても、問診票の紙は受付の手元にあります。止まったときは、これまでの打ち直しに戻ればよいので、受付が慌てる理由がありません。

5行目は、最初の月にいちばん多く出る例外です。 患者は丸を欄の外にはみ出して書き、斜線やレ点で答えることもあります。問診票の様式を、丸を付ける欄を大きくした版に改めるほうが、読み取りを工夫するより効きます。

記録を残す

• 問診票のスキャンの原本と、スキャンした院・時刻・受付の担当
• Document AI が返したJSONの全文と、画像の品質スコア
• 欄ごとの判定（filled ／ blank ／ unreadable ／ checked_none）と、使った欄の地図の版
• Claude API の出力と、電子カルテに貼った最終の文章
• 人が直した記録 … どの欄を、何から何へ直したか
• 空欄を患者に聞いた記録と、聞いた結果

3つ目で欄の地図の版を残すのは、地図を直したときに過去の判定を説明するためです。 地図を変えると同じ問診票でも判定が変わるため、どの版で判定したかが無いと、誤りの原因が地図か読み取りか分かりません。

5つ目は、問診票の様式を見直す材料になります。 同じ欄で直しが続くなら、その欄の書き方の説明か、欄の大きさに問題があります。