InsightXが目指す医療DXの未来：RAG技術を活用したてんかん治療情報の進化

InsightXでは、検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation：RAG） 機能を採用し、進化するてんかん治療情報を患者にいち早く届けるための活用方法を実証モデルで検証しています。本記事では、RAGの仕組みと、それがもたらす具体的な患者メリットについてご紹介します。

1. 検索拡張生成（RAG）の基本概念

RAGは、検索ベースのモデルと生成モデルの長所を組み合わせることで、より高品質な情報提供を実現する技術です。これを構成する2つの主要コンポーネントは以下の通りです。

1-1. 検索モデル

検索モデルは、既存の知識ベースや大規模なデータセットから、関連情報を迅速に取得することに特化しています。例えば、検索アルゴリズムや特定タスク用に微調整された言語モデルが用いられます。このモデルの目的は、入力クエリに関連する情報を含む文章やドキュメントを正確に識別することです。

1-2. 生成モデル

検索モデルが取得した情報を基に、生成モデルが一貫性があり文脈に適した応答を生成します。例えば、GPT（Generative Pre-trained Transformer）などのトランスフォーマーアーキテクチャが活用されます。この手法により、検索で得た情報の正確性と生成モデルの創造性を融合させた高品質なアウトプットが可能になります。

2. RAGの利点とInsightXでの応用

RAGの最大の強みは、外部の知識ソースを活用して、より文脈的に関連性が高く、正確な応答を生成できる点です。これにより、従来の生成モデルが抱えていた「内部で学習したパターンのみに依存する」という課題を克服します。

特にInsightXのRAGモデルは、以下のような幅広い自然言語処理（NLP）タスクに適用されています。

• ３Dアバターのビデオ通話による質問応答

• 要約

• 対話生成

• コンテンツ作成

生成プロセスに外部知識を組み込むことで、生成されるテキストの品質と関連性を飛躍的に向上させています。
また、オフラインでも対応可能なようにアプリ内にローカルLLMおよび患者さん毎のパーソナルバイアスデータは暗号化して電波が無いところでも確実に動作するように各モジュールは構成されています。

3. 医療特化型RAGの特別な要件

InsightX Retrieval-Augmented Generation：RAG

InsightXでは、医療という特殊な分野に特化するため、以下の要件に対応した設計が施されています。

• 正確性：患者の安全性を最優先に、情報の正確性を確保(News Feedコンテンツの内容は専門医が事前に正当性をチェックし、情報開示レベルを決め

• 文脈理解：治療歴他副作用、アレルギー情報など患者と医師の状況に応じた適切な応答（図右下のコンテンツファイル群）

• 感情配慮：患者の不安や感情に寄り添う応答の生成（個々の患者治療歴などを元にから生成）

• データ保護：個人情報や医療データの厳格な管理（端末二重認証等）

これにより、単なる言語モデルとしてではなく、患者と医師双方にとって信頼できるツールとして機能します。

InsightXが切り拓く未来

医療DXの中核を担うInsightXは、RAG技術を通じて患者と医師のコミュニケーションを進化させ、治療効果の向上と患者体験の改善を目指します。
患者と医師にとって価値あるツールとして、医療現場での活用がますます期待されるでしょう！