Radrep.ai

Radrep.aiの紹介

Radrep.aiは、放射線科医専用に設計されたドメイン特化型臨床文書作成支援ツールです。汎用の音声認識ツールとは異なり、放射線医学固有の専門用語、解剖学的記述、画像検査モダリティおよび報告フォーマットを正確に理解するよう学習されています。本プラットフォームは、主にWebベースのPACSおよびRISシステムとの連携を通じて、既存の臨床ワークフロー内にシームレスに組み込まれます。

病院、外来画像センター、遠隔放射線診断サービスなど、多様な医療機関で勤務する放射線科医を対象としており、行政業務の負担軽減を図りながら、診断精度と報告の一貫性を維持することを目的としています。ブラウザ拡張機能およびスタンドアロンアプリケーションとして提供され、Windows、macOS、モバイル端末に対応しています。

主なポイント

• 放射線医学専用のAIモデル：所見、印象、検査モダリティ別表現など、専門用語を正確に認識
• 検査種別（CT、MRI、X線）に応じた自動テンプレート選択機能およびカスタマイズ可能なテンプレート対応
• 左右誤記（laterality）、測定値の不整合、必須項目の欠落などに関するリアルタイム検証と警告機能
• PACS／RIS画面上に直接オーバーレイ表示される「ゼロタブ」ブラウザ拡張機能：画像閲覧を中断せずに音声入力可能
• 構造化出力フォーマット：「既往歴」「所見」「印象」などの標準セクションへの自動分割
• PACSおよびRISとのワンクリック同期：生成された報告書をネイティブRISフィールドへ直接転送
• レビュー・承認モード（Human-in-the-loop）：最終提出前の確認・編集が可能
• 対応環境：WebベースPACS、Windows、macOS、モバイル端末

Radrep.aiの仕組み

Radrep.aiは、主にWebベースのPACSまたはRISインターフェース上にオーバーレイ表示される軽量ブラウザ拡張機能として動作します。放射線科医は画像閲覧中に音声入力を開始し、放射線医学に特化した言語モデルによって音声を文字起こしします。システムは検査のモダリティや内容に基づき適切な報告テンプレートを動的に選択し、文字起こし結果を標準的な臨床セクション（例：既往歴、所見、印象）に構造化して出力します。音声入力中には、左右表記の矛盾（例：「右肺」と発話したが画像が左側の場合）、測定値の不一致、重要な所見の欠落などをリアルタイムで検出し、警告を表示します。

ユーザーはインラインで草案を編集でき、トーンプリセット（簡潔型、詳細型、学術型など）を適用し、最終承認後にワンクリックでRISの指定フィールドへ報告書を転送できます。すべての報告書は、既存のEHR／PACSインジェストパイプラインと互換性のあるプレーンテキストまたは構造化フォーマットで生成されます。バックエンド処理は安全に行われ、音声データの保存は、ユーザーが明示的にローカルレビュー用に有効化しない限り行われません。

主な利点と用途

Radrep.aiは、画像閲覧後の報告作成プロセス（初期草案作成から最終提出まで）に要する時間を短縮し、診断の明瞭性や施設内のフォーマット基準を損なうことなく、臨床業務への集中を支援します。実用的な活用例としては、大学病院における大量日常報告、救急画像検査の迅速な報告、複数読影者間での一貫したテンプレート運用、および用語・構成の不統一による修正サイクルの削減が挙げられます。ヒューマンインザループ設計により、最終報告書の内容に対する臨床医の完全な監督と責任が確保されます。

価格設定はサブスクリプション方式であり、報告件数および機能要件に応じてスケーリングされます。すべてのプランにはPACS／RIS連携、マルチプラットフォーム対応、精度検証機能が含まれます。