RNRyotaro Nakamura
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研究室FrontendBackendInfra

精神科問診支援アプリ

診察と診察の間に、AIが問診で患者をフォローし、医師に診療補助情報を届ける

2025/04 — 現在 研究室 / 共同開発 ・ 担当: フロント全般・インフラ・AI連携バックエンド
医師用ダッシュボード: 体調・服薬・症状を可視化

医師用ダッシュボード: 体調・服薬・症状を可視化

概要

精神科クリニックの診療時間は5〜10分程度が一般的で、短い診察では患者の症状変化を把握しきれない。診察と診察の間に、LINE/LIFF のアンケートと AI の会話で患者から継続的に情報を集め、医師用画面で体調・服薬状況・症状を可視化するアプリを開発した。

画面

LINE上でのAI問診チャット画面

LINE上でのAI問診チャット画面

気分アンケート (絵文字スライダーUI)

気分アンケート (絵文字スライダーUI)

臨床試験での声

医師

短い診察時間でも患者さんの症状を細かく把握できた

医師

記載されている情報を元に、診療時に深ぼることができた

患者

診療時に伝えきれなかった内容も含めて伝えることができた

患者

自分の症状に対しての理解も深めることができた

開発スライド

設計・アーキテクチャ・直面した課題などの詳細資料。

AWSアーキテクチャ(Cognito / LINE Messaging API / Claude API / App Runner / Lambda + EventBridge / RDS)
AWSアーキテクチャ(Cognito / LINE Messaging API / Claude API / App Runner / Lambda + EventBridge / RDS)
技術スタックと主な担当箇所(フロント / バックエンド / インフラ)
技術スタックと主な担当箇所(フロント / バックエンド / インフラ)
LIFFで実装した3種類のアンケート(気分・体調・残薬)
LIFFで実装した3種類のアンケート(気分・体調・残薬)
会話機能の設計フロー(リスク判定の並列実行・問診/自由問診のフェーズ管理)
会話機能の設計フロー(リスク判定の並列実行・問診/自由問診のフェーズ管理)
直面した課題①: アンケートの重複送信を EventBridge + Lambda で再設計
直面した課題①: アンケートの重複送信を EventBridge + Lambda で再設計
直面した課題②: 1ヶ月継続利用率を3割→7割へ改善
直面した課題②: 1ヶ月継続利用率を3割→7割へ改善

技術スタック

ReactTypeScriptMUILIFFPythonFastAPILangChainSQLAlchemyClaude APILINE Messaging APIApp RunnerLambdaEventBridgeRDSCognitoGitHub Actions