生成AIの模擬患者との対話で、問診や患者対応を練習
大規模言語モデル（LLM）でAI模擬患者との問診対話や臨床症例を生成し、医学生・医療者が問診や患者対応を練習できる教育シミュレーション技術。
株式会社OPQRST 千葉大学発 ／ 東京都 渋谷区 ／ 2024年設立
技術を使った製品・サービス 生成AI 大規模言語モデル 医療教育 問診シミュレーション AI模擬患者 臨床ビネット生成
実用化の段階
研究実証販売
OPQRSTは2025年8月に正式リリースされ、月額料金も公表されている。OPQRST Nurseも2026年7月の正式リリースが発表されている。
2製品
1提携・顧客
0特許
0出資者
しくみ
解こうとしている課題
OSCEや臨床実習に向けた問診練習では、模擬患者の確保・教育に手間がかかり、学生や若手医療者が実践を重ねる機会も限られると会社・大学は説明している。
どう動くか
会社と千葉大学の説明では、症例情報を整理した臨床ビネットや患者との対話をLLMで生成する。LLMへの指示や入力方法を調整し、生成内容の医学的・言語的な正しさなどを評価して改善する。問診サービスでは、症例や患者の性格の違いを設定し、反復練習に用いる。公表資料に具体的なモデル構成や独自アルゴリズムの詳細はない。
できるようになること
会社・大学は、時間や場所を問わず患者との対話を練習できる教材を提供し、医療者の問診・コミュニケーション教育を支援することを目指している。千葉大学との研究では、生成した教材の精度向上や研究成果の公開も目標としている。
技術の出自：千葉大学発ベンチャー。千葉大学医学部附属病院 総合診療科との共同研究で、LLMによる臨床ビネット・臨床対話の生成と精度向上を扱う。特定の学部・研究プロジェクト名は確認できず。 出典1 出典2 出典3
使われる場面
- 医学教育・医学生の問診練習
- OSCE・国家試験・臨床実習に向けた訓練
- 初期研修医・若手医療者の患者面接訓練
- 看護教育における外来予診・病棟申し送りの練習
- LLMが生成する臨床ビネット・臨床対話の教育・研究利用
優位性の主張
製品・サービス
これまでの歩み 新しい順
提携先・顧客
共同開発
国立大学法人千葉大学（千葉大学医学部附属病院） 総合診療科とLLM生成の臨床ビネット・対話の精度向上に関する共同研究を実施。 出典