薬歴、所見のテキストデータのPostgreSQLへのupload

【薬歴、所見のテキストデータのPostgreSQLへのupload】

☆ 新画面 ⇒ ファイリング、
 薬歴pg_upload
 所見pg_upload
 病名pg_upload
 
のそれぞれのURLにて、各情報を PostgreSQL に upload できます。
一度、全期間upload すると、以後は、差分のupload が自動で行われる設定を
しておく方が upload を忘れなくて済みます。


☆ 差分の自動アップロードする方法は、
1) 新画面 ⇒ ファイリング ⇒ 自動実行File にて、upload_usr.zip をダウンロードすると、
 5つのファイルがあるので、下記の様に usr のフォルダー内に配置。

例:Dドライブの場合
 D:\usr\薬歴・所見upload.bat
 D:\usr\薬歴・所見upload.pl
 D:\usr\薬歴・所見upload_time.txt
 D:\usr\薬歴・所見upload_今すぐ実行.bat
 D:\usr\薬歴・所見upload_使用方法.txt

2) 自動upload の時間設定
 D:\usr\薬歴・所見upload_time.txt を開いて
08:45
14:00
18:15

の様に指定してください。(もちろん、一回の指定でもいいと思います)
差分のupload は、3つで1分かからないと思われます。

3) D:\usr\薬歴・所見upload.bat のショートカットを
 スタートアップフォルダーにおいてください。

4) アプリが立ち上がると、タスクバーに perl のラクダ、あるいは4つの赤い丸のアイコンが表示されます。

以上で、指定時間になると、所見、薬歴が自動upload されます。
自動アップロードは、各画面(yakureki_upload.cgi など) 内の、自動upload
のチェックは、あっても無くても大丈夫です。

☆【各種データの複合検索】
投薬内容、所見内容、血液データ、登録画像検査、病名 での複合検索が可能になります。

search



フクダ・エム・イー心電図Viewer Web版

【フクダ・エム・イー心電図Viewer Web版】

クラウドアクセスなど、exeの心電図viewerを開く環境にない場合
webブラウザにて、フクダ・エム・イーの心電図を表示する。

【表示方法】
心電図Viewer Web版 は、心電図 検査のサムネールをクリック。

2026-08-14 084028

1) 過去波形との比較
2) 代表波形表示
3) jpg、dcm ファイルとして出力
4) 波形が重ならないように間隔拡大
5) カブレラ心電図表示

---------------------------------------------------------------------------------------
フクダ・エム・イー心電図Viewer Web版をご使用される場合は、
サーバーに下記を行う必要があります。

1)サーバーで、必要なフォルダー public_html\Java フォルダー
https://rsbase.jp/version/2026RSB/Java.zip (230MB) をダウンロード
解凍すると Java というホルダーになりますので、サーバーに
public_html\Java となるようにコピーしてください。
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RS_Web_pdf_Viewer

【起動方法】
登録検査のサムネール部分をクリックします。

検査歴の中にJPGとPDFが混在している場合は、まずRS_Web_Viewerが起動します。
その中のPDFをクリックすると、RS_Web_pdf_Viewerが起動します。

PDFのみの検査の場合は、最初からRS_Web_pdf_Viewerが起動します。
pdf_V

【Viewerの特徴】

・「幅1」「幅2」「幅3」により表示サイズを変更できますので、
 A3横サイズのPDFも見やすく表示できます。
 表示位置は、幅1の時のみ記憶します。

・画面左上の【描画】ボタンにより、PDF上に描画できます。
 描画内容は自動的に記憶され、次回起動時にも表示されます。
 使うシーンは、いただいた紹介状をpdf保存し、重要なところに線を引いておくなど。

 描画の既定は、LINE になっています。Ctr +マウス移動で、水平 or 垂直ラインになります。
 描画後、マウスでつかんで描画パーツを移動できます。del key で削除になります

【RS_Web_Camera 】

【RS_Web_Camera 】

RS_Web_Camera のアクセス URL
 通常版:http://IPアドレス/~rsn/camera.cgi
 連写版:https://IPアドレス/~rsn/camera2.cgi
(IPアドレスは診察室がlocalhost で動作しておりその診察室のIPがベスト)

上述の、RS_Web_CameraのURLは、【新画面の上部ファイリングメニュー】に
RS_Web_Camera      ⇒ http://IPアドレス/~rsn/camera.cgi
https:RS_Web_Camera ⇒ https://IPアドレス/~rsn/camera2.cgi

で画面が表示されますが、一度表示されたら、そのURLを
スマホのメイン画面に置いてください。

画像の連写を行う場合は、
1) 通常のスマホのアプリで撮影後、RS_Cameraで、IDを指定後、
 RS_Cameraのメニュー、 【ライブラリー、ファイル選択】複数画像選択 で
 画像を選択して、送信する

2) RS_Camera連写版 を使用する

のいずれかになりますが、RS_Camera連写版を使用するには、下記方法が必要になります。


RS_Web_Camera 【連写版】を使用するには、現在使用中の
Apache を下記に変更する必要があります。
(localhost の RS_Baseクライアントなら、クライアントの Apache を差し換え)
(うまくいかなかったときは、それまでの Apacheを使用して、通常の
 RS_Web_Camera or RS_Camera をご使用ください)

https://rsbase.jp/version/sample/Apache24_64C.zip (13MB)
https://rsbase.jp/version/sample/Apache24_64D.zip (13MB)
https://rsbase.jp/version/sample/Apache24_64E.zip (13MB)

をダウンロード、解凍し、解凍したフォルダーを下記の様に置く。

c:\Apache24_64C
d:\Apache24_64D
e:\Apache24_64E

https:// 化を行うために、各フォルダー内にある
update_rsbase_ssl_ip.vbs をダブルクリックすると、メッセージが出るので、
OKと表示して、すぐに操作は完了します。(一度だけ行えば以後不要です)

それぞれのドライブで、立ち上げる Apache は下記になります。
(コマンドプロンプトが複数立ち上がります。これは、logの肥大を防ぐために、月ごとにファイルを変更する プログラムが追加してあるためです)

c:\Apache24_64C\bin\httpd.exe
d:\Apache24_64D\bin\httpd.exe
e:\Apache24_64E\bin\httpd.exe

以上で、いままで通りの、http://  (port 80)と、今回追加した
https:// の両方でアクセス可能となります。(port 443)

連写版(https:アクセス)の時には:
接続がプライベートではありません 
詳細設定 とでるので、

詳細設定をクリックして、
192.168.x.x に進む (安全ではありません) をクリックすると
    RS_Web_Cameraが表示されます。

    2回目からは、表示されないことも多いです。

    カメラが表示されたとき、"カメラの使用を許可しています" という
    メッセージが数秒表示されます。(表示中でも撮影はできます。)


RS_Web_Camera がサーバーIPアクセスの場合は、Camea の設定で
”RS_Base連携IPを保存” のところに、カルテを表示させてる IPを
登録しておくと、その端末で開いている、カルテが RS_Web_Camera に
反映されます。 
 通常は、サーバーIPではなく、診察室のIPで、アクセスするので
設定で ”RS_Base連携IPを保存” は、空欄になります。 

音声入力(Local音声, Win音声,web音声)

1) Local音声 Reazon Speech を利用した、インターネット接続不要の入力
(情報がインターネットに流れることはありません)
 インターネットのサーバーにつながらない分、能力は多少落ちるようです。

2) windows key + H の windows付属の音声入力サービス
 入力した情報は、インターネットに流れますが、インターネット先のサーバーには
 保存されないということにはなってます。

3) web音声:webブラウザによる音声入力機能。Edgeとchromeにて、アプリはことなります。
 入力した情報は、インターネットに流れますが、インターネット先のサーバーには
 保存されないということにはなってます。

一番わかりやすいところは、PostgreSQL 用の (所見API) の画面に、3つのボタンが並びます。

スクリーンショット 2026-07-30 113824


1) Local音声 の使用方法
-----------------------------------------
使用方法:下記をダウンロードし、(python + Reazon Speech)
https://rsbase.jp/version/program/RS_Speech.zip (195MB)
c:\RS_Speech としてください。
------------------------------------------
c:\RS_Speech\(1)start_rs_speech.bat を実行すると、
コマンドプロンプトが立ち上がり、一回目だけ ライセンス の同意が求め
られますので y としたら、動作開始となります。

 これを使用するには、c:\RS_Speech\(1)start_rs_speech.batの
実行が必要になりますので、使用する場合は、(1)start_rs_speech.batのショートカットを
スタートアップに入れておいた方がいいでしょう。

2) windows key + H で起動する windows11付属の音声入力
 windows key + H キーを使用せず、RS_Baseで使用するには、使用する端末の
   public_html\install_rsvoice_v2.vbs をダブルクリックして一度実行していただくと
 RS_Base内の、音声入力(Win+H)、win音声 などのボタンで使用できます。
(install_rsvoice_v2.vbsは、PCを再起動しても、再度行う必要はありません)

3) web音声: webの音声入力は、RS_Base内の、web web音声などのボタンで開始します。

Local LLMの導入方法

新しいパソコンを購入する際には、10万~15万円ほど追加して、
GPUにNVIDIA GeForce RTX 5060 Ti(16GB)またはRTX 5070 Ti(16GB)
あたりを搭載した機種を選び、院内で完結するLocal LLM(大規模言語モデルAI)
を導入して試してみるのもよいのではないかと感じています。

Local LLMは、最新のクラウド型AIと比較すると、モデルの規模や総合的な
性能にも限界がありますが、インターネット上に診療情報を送信する必要がなく、
無償で入手して実行できるオープンウェイトモデルも多数あります。

また、今後新しいモデルが登場することで、さらに性能が向上することも
期待できると思います。

ただし、16GBのGPUで快適な速度で使用できるモデルが多いとはいえず、
学習データの規模も、クラウド型AIほど大きいわけではありません。
それでも、Local LLMを初めて体験するための環境としては、十分ではないかと思います。

RS_Baseで用意しているLocal LLMとのAPI連携を利用すると、チャット画面に文章を
コピー&ペーストする必要がなくなり、「API送信」ボタンをクリックするだけで
結果が返ってくるようになります。

1-3年後、Local LLMがもう少し賢くなれば、臨床現場でもそれなりに活用できる
場面が増えてくる可能性があります。そのような将来を、今の段階から体験して
おくのも悪くないかもしれません。

現在、AIの話題は「チャット」から「AIエージェント」へ移りつつあります。
ただ、診療所においては、AIエージェントに毎日任せたい定型業務がそれほど
多いわけではありません。少なくとも臨床現場の医師が「AIエージェントを
使ってみたい」と思える場面は、現時点では限られている印象があります。
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さて、パソコンを購入してLocal LLM(AI)を動作させる方法について、
文章だけでは分かりにくいとは思いますが、一応、手順をまとめておきます。

【1】
LM Studioをインストールします。

【2】
LM Studioで、以下のモデルをダウンロードします。
(検索窓に、google/gemma 4 12 と入力するとすぐにでます)

スクリーンショット 2026-08-02 100341

■gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf
スクリーンショット 2026-08-02 093112

ダウンロード画面、右上の表示↓
スクリーンショット 2026-08-02 093140

■google/gemma-4-26B-A4B-it-qat-q4_0-gguf
Google の 26B モデルで、MoE(Mixture of Experts:混合エキスパート)モデル
2026-08-19 121118

MOEモデルであり、16GB VRAM でも、
 Context Length 40000
 GPU Offload 30 (MAX)
 KV の量キャッシュを Q4_0 に指定
(これを指定していないと、Context Length 20000が限界)

以上で、Total で、14.95GB で収まり、PCにディスプレイ一つだけつないだような端末であれば、
gemma-4-12B-it-qat-q4_0-gguf よりも、MOEモデルである、gemma-4-26B-A4B-it-qat
の方が、2割程度高速で動作するようです。





このほかにも多数のモデルがありますが、サマリー作成では、所見記載が多い場合に
2万~3万文字以上のデータを送信する必要があります。
GPUメモリーが16GBの場合は、モデル容量が10GB以下のものを選択した方がよさそうです。

【3】
ダウンロードしたモデルの中から、使用したいものをLM Studioにロードします。
例:google/gemma-4-12b-it-qat (Gemma 4 12B Instruct QAT)
2026-07-29 153003
本サンプルはたくさんのモデルをダウンロードしているので、リストが多数表示されています。

【4】
Context Lengthを20,000~40,000程度に設定します。
その後、画面下に表示される青いリンク「Reload to apply changes」をクリックします。
スクリーンショット 2026-07-29 153635

Context Lengthの値が小さいと、文字数の多い処理でエラーになることがあります。
一方で、Context Lengthを大きくすると、より多くのGPUメモリーを消費します。

注)
RS_Baseのサマリー作成画面で (API)をクリックすると、API送信画面が表示されます。
画面右上に「送信30,000字」というボタンがあり、クリックすることで、最大送信文字数を制限できます。
スクリーンショット2026-07-29153759


送信する文字数が最大3万文字程度であれば、Context Lengthを30,000程度に設定
することで、エラーなく送信できる可能性が高くなります。
(文字数とトークン数は異なりますが、RS_Baseの診療情報では、1万文字で、
 9千 トークン といった感じです)

一方、google/gemma-4-12b-it-qatであっても、設定や実行環境によっては、
50,000前後から16GBのGPUメモリーに収まらなくなり、処理速度が急激に低下す
る可能性があります。

【5】
Server Settingsで「Serve On Local Network」をONにします。
これにより、院内ネットワーク上のほかのパソコンからAPI要求を受けられるようになります。
スクリーンショット 2026-07-29 153941


【5.5】
gemma-4-12b-it-qat は、Thinking Mode があり、既定でONになっていますので、
サマリーを作成するのに60秒程度かかります。これを OFF にすると12秒程度。
設定は、モデル選択で、右側の Inference 内の Enable Thinking を off します。
スクリーンショット 2026-07-31 163942

【6】
次のように表示されていることを確認します。
Reachable at: http://192.168.10.50:1234
IPアドレスは、LM StudioをインストールしたパソコンのIPアドレスです。
ポート番号は、既定では「1234」のようです。

RS_Base側では、AI設定画面でLM Studioの接続先として、次のように指定します。
接続先:192.168.10.50:1234
model:auto
以上で、Local LLMとのAPI送受信ができるようになります。
スクリーンショット 2026-08-01 070152

LMStudio の場合は、Thinkingがあるモデルでは、上述 【5.5】のごとく、LMStudioでThinking を off
にすることが可能ですが、RS_Base側の設定でも、Thinking Auto OFF ON の指定が可能です。
Autoは、LMStudio の指定のまま、OFF は Thinking off 、ONは Thinking ON となります。

現在、RS_BaseでAPI送受信を利用できる主な場所は、以下のとおりです。
Local LLMに限りませんが、AIから受け取った結果は、間違いが含まれて
いるので、その点は、必ずチェックが必要になります。。

【1】 新画面「side_show」の患者情報上部にある(API)
患者情報上部にある「API」をクリックすると、サマリー用のデータ送信画面が表示されます。

その画面の上部にある「API送信」をクリックすると送信が始まり、
当院のRTX 5070 Ti環境では10~15秒程度でサマリーが表示されます。

画面内の「auto送信」にチェックを入れておくと、次回から画面を開いた際に
自動で送信が始まります。
スクリーンショット 2026-07-29 154222

2026年7月27日以降のバージョンでは、
基本情報の (45)B APIサマリ自動作成 を「yes」に設定すると、
新画面を表示した際に、【AIによるサマリー作成が自動的に始まります】
診察室では「yes」に設定しておいてもよいのではないかと思います。

サマリー作成後、10日以上経過している場合は、新画面を開いた際に
AIサマリーが再度自動作成されます。

当日の診療内容を含めたサマリーを作成したい場合は、新画面の「API」を
クリックし、手動で作成してください。

【2】 紹介状記入画面の「AI校正」
紹介状を記入した後、「AI校正」をクリックすると、通常は10秒以内程度で文章の
校正が行われ、修正前とAI校正後の比較画面が表示されます。
スクリーンショット 2026-07-29 154431

修正された部分は黄色の背景で表示されます。黄色の部分をクリックすると、
原文のどの部分に対応しているのかを確認できます。

修正後の文章を採用する場合は、画面上部の「紹介状へコピー」をクリックすると、
紹介状本文に反映されます。
「原文を本文へコピー」をクリックすると、元の文章に戻すことができます。

また、紹介状入力画面の「紹介作成」をクリックすると、
API送受信画面が表示されます。

初期状態では、次のようなプロンプトが設定されています。

・本患者様の現病歴、経過のみを作成してください。**や##などのMarkdownは使
用しないでください。
・主訴:
・診療科:
・使用する診療内容の期間:当月のみ
・使用する内容:所見内容、血圧、血液データ
・紹介時の投薬内容は別途記載するので不要ですが、経過を説明するうえで必要な場合は使用可です。

主訴、診療科、紹介状の作成に使用する診療期間などを指定し、「API送信」を
クリックするという使用方法になります。

ただし、ここ2-3年分の診療情報が大量にあるため、その中から今回の紹介状で
何を中心に記載し、何を省略するのかをAIが適切に判断するのは難しい面があります。
また、紹介状に記載したい内容には、医師ごとの考え方や感覚の違いもあります。

そのため、本紹介状作成は、あくまでサンプルとして追加した
「紹介状作成用プロンプト」という位置付けです。

【3】 BOX受付の「総診」

「総診」をクリックすると、その日に受診した患者さんの所見が表示されます。
日付を選択して、指定した日の所見を表示させることもできます。

その後、画面内の「APIへGo」をクリックし、さらに「API送信」をクリックすると、
その日の所見内容に含まれる誤字などを検出してくれます。

【4】 新画面の「音声」タブ
「音声」タブで音声入力した所見内容を、「SOAP-AI」ボタンによって、
問診のやり取りとしてまとめることができます。

ただし、現在のGPTやGeminiなどと比べると、性能が劣っている印象があります。
問診の音声入力には不正確な内容も多く、それを適切に解釈して、まとまった文
章にすることは、Local LLMにとってまだ難しい処理なのだと思います。

もしかすると、これはLocal LLMの性能だけでなく、入力された音声自体の問題
も大きいのかもしれません。

音声認識の精度の問題に加え、医師と患者さんが同時に話したり、
会話が途中で中断したり、語尾まで明確に話されなかったり、滑舌が
不明瞭だったりすることも影響します。

【5】 side_showの処方内容上部にある「血AI」

以下の3つの入口から、同様の処理を行うことができます。
 a.side_showの処方内容上部にある「血AI」
 b.血液テーブルの「月/日」をクリック
 c.所見画面の「血AI」

いずれの場合も、「血AI」画面に表示された情報をAPI送信することで、
紹介状本文の作成や鑑別診断の作成が可能ですが、一回分の
所見で紹介状を作成するのは、紹介状記載の前に、必ず、所見を
しっかり書いておく必要があります。(当たり前ですが)

【6】新画面「side_show」の「所API」
「所API」は、PostgreSQL版専用の機能です。

電子カルテを使用していない場合の所見入力画面になります。
ここでも、入力した内容をもとに、記載内容のまとめ、紹介状の作成、
誤字チェックなどを目的としたAPI送信が可能です。

#----------------------------------------#
おおむね、以上のような機能になります。
現時点では、Local LLMはGeminiやGPTなどの最新のクラウド型AIと
比較すると、かなり性能差があり、今ひとつと感じる場面もあります。

それでも、何とか利用できそうな機能もありますし、院内で完結する
Local LLMのAPIと、最新のクラウド型AIとの違いを実際に体験することも
できると思います。
医療の話というより、「AIオタク」寄りの話ではないか、といわれれば、
それまでではありますが。

#----------------------------------------#
AI要約の自動作成
基本情報 45(B) AIサマリー自動作成 を yes にて、新画面表示時に、自動でAIサマリーが作成されます。作成状況は、画面右側に表示されます。

BOX受付を立ち上げている場合、BOX受付の下部設定の
 AI要約を作成する(リロード時間は25秒以上の指定を) を yes 指定しておくと
 BOX受付の直近10件のうち、AIサマリーが更新されていないものがあれば、サマリーを自動作成します。

尚、AIに、RS_Base内のサマリー情報も渡しますが、どのサマリーを渡すかは基本情報
(34)A  AI要約にサマリーを追加 にての選択になります。 
私の場合は、患者画面右上のカラム内データなので、新画面サマリー を選択しています。


2026年08月19日時点の AIサマリーのプロンプトは下記

1) 実際に存在するデータの最終診療日を記載してください。
2) 200文字程度で【直近の異常データおよび注意項目】、その後【病歴の総括】を表示してください。
3) 【病歴】を1000文字程度でまとめてください。
4) 薬の一般名は追加しないで下さい。
5) * # の文字(Markdown)、| と ---- を用いたテーブル表示は使わないでください。
6) 存在するデータのみから作成し、ハルシネーションを起こさないようにしてください。
7) 出力順序は必ず以下としてください。
8) 最終診療日:YYYY/MM/DD
9) 【直近の異常データおよび注意項目】約150文字
10) 【病歴の総括】約150文字
11) 【家庭環境】約150文字
12) 【病歴】 約1000文字


RS_Baseによる各種AI

【RS_Baseのデータ関連で、AIの利用に関連したもののまとめ。】

本機能は、localhost でのRS_Baseのアクセス用になります

【重要】
1) AIの設定で送信したデータが、AIの学習に利用されないような設定は必須!!!!

2) 送信するデータは、個人を特定できるようなものがないことを確認!!!!!
3) AIは不完全ですので、受け取った情報は吟味が必要です。
4) AIはビジネス用、国内にサーバーのあるAIを選択するのが理想
(local のAIは、まだ未熟感あり)

個人情報を海外にサーバーがあるAIに送信する場合は、最低でも、その個人の許可が必須になります。(国内サーバーでも、許可をいただくのが基本)


使用するAI は基本情報の下記で指定してください。
 (45.5) AI1(GPT) 
 (45.5) AI2(Gemini) 
にて使用するAIを指定(既定は、GPT と Gemini になっています)


☆1【AIによる所見サマリー】
RS_Base内にある、診療情報、血液データ、サマリーから、1200文字程度のサマリーを作成する。
下記FAQを参照してください。(かなり詳細な内容です)

https://rsbase2023.blog.jp/archives/27790978.html



☆2【紹介状の誤字を確認する】
紹介2025-08-28 212401

⇒ 紹介状の入力画面に、GPT Gemi のリンクがあり、このクリックにて、紹介状本文がクリップボードにコピーされた後、
AI の画面に移動するので、Ctr+V  Enter にて、情報送信。送信される情報は、紹介状の本文プラス

下記のプロンプトになります。

 【情報内に個人を推定できるようなものがあれが表示してください。】

 【このChat環境はAI学習に利用されない設定になっていますか?】

 【以上の紹介状の誤字脱字の確認と修正をお願いします。】 



☆3【最近6ヶ月の受診の注意点】

スクリーンショット 2025-09-11 233214

新画面 Side_Show に (GP) (GE) のリンクを追加。

クリックにて、直近24ヶ月分の所見内容と血液内容から個人情報を削除し、クリップボードに
コピー後、ChatGPT が表示されるので、Ctr+V Enter にて、実行される。プロンプトは既定は、
下記になっていますが、

1)タイトルは太字でお願いします。

2)最近6か月の内容から、本日の診療時の注意点を300文字程度でまとめてください。

3)最近2年分の内容を500文字程度でまとめてください。

4)情報内に個人を推定できるようなものがあれば表示してください

5)このChat環境はAI学習に利用されない設定になっていますか?


必要に応じて、新画面、患者Data、各AIプロンプトの、【6ヶ月の受診、本日の診療注意点】
の部分で、変更を行なってください。(☆11 のプロンプトの変更を参照

(GP) (GE) ←削除 の ←削除ですが、これは、文章内から削除したい文字を
削除:県立広島 などと登録するファイルが開きます。




☆4【所見内容の誤字の確認】
スクリーンショット 2025-08-31 121311

RS_Baseの受付上部のリンク

【所見】:一日分の所見全体表示(ダイナミクス専用)

【総診】:一日分の診療内容全体表示(すべての環境)


の上に、【GPT】、【Gemi】 のリンクを追加しました。
クリック、Ctr+V  Enter にて、所見全体の誤字のチェックを行います。
ただ、多数のIDを横断する診療情報になるため、個人情報には注意が必要です。
プロンプトは下記:

 【情報内に個人を推定できるようなものがあれが表示してください。】

 【このChat環境はAI学習に利用されない設定になっていますか?】

 【文章内の明らかな誤字の確認と、その番号の表示をお願いします。】




☆5【診療内容から診断を列挙する】
血AI2025-08-28 213415

⇒ 所見3列などの、(血AI) のクリックにて、その日の血液データ、所見からAIにて、病気を推定する。
(血AI) のクリックにて、その日の、血液、所見データが表示され、GPT、Gemi のクリックにて、AI画面に移動するので、Ctr+V + Enter で送信
 尚、複数日の情報を送信したい場合は、他の日の (add) をクリックして最後に、(血AI)をクリックすると、複数の日付の診療情報が送信される。追加されるプロンプトは、

 【情報内に個人を推定できるようなものがあれが表示してください。】

 【このChat環境はAI学習に利用されない設定になっていますか?】

 【可能性の高そうな疾患7個の特徴とその確率を列挙してください。有力な治療方法があれば同様に教えてください。】

 【本患者の紹介状を記載する場合の、その本文の作成をお願いします。】




☆6【薬歴の薬情報を表示する】
薬歴2025-08-28 213244

薬情報の上の、GPT or Gemi をクリックすると、AI画面に移動するので、
Ctr+V + Enter でデータ送信、追加されるプロンプトは、
 以上の薬の成分、薬効メカニズム、薬理作用、効能効果、適応病名をテーブル形式で表示してください。

 以上の投薬内で、併用禁忌がある場合は、2剤を並べて表示してください。

 以上の投薬内で、併用注意がある場合は、2剤を並べて表示してください。

 それぞれの薬情報へのURL、pdfへのリンクがあれば、追加してください。



☆7【当院検診の医師のコメント】
健診2025-08-28 213038

当院検診の上述、〇医師の診断、意見〇 のリンクはそれぞれ下記になります。

 〇 ⇒ GPT による、判定チェック

 医師 ⇒ 当院検診入力画面(R)

 診断 ⇒ 当院検診入力画面(L)

 意見 ⇒ 血液データ表示

 〇 ⇒ Gemini による、判定チェック

〇のクリックにて、健診の情報がコピーされ、AI画面に移動しますので、CTR+V Enter で送信になります。(患者ID、患者名、誕生日は送信されません)、追加されるプロンプトは下記になります。
 【健診データと判定の整合性の確認をお願いします。】

 【最初に総合評価、結論の記載をお願いします。】

 【総合評価、結論の次に、判定の改善サンプルを提示してください。】




☆8【画像の所見】:まだまだ発展途上ですので、興味本位の世界です。
画像2025-08-28 213654

画面、右上の snipping をクリックすると、画面領域の選択モードになりますので、
AIに送信したい領域を選択してください。その後
GPT  をクリックし、
GPTの画面で、Ctr+V にて、選択した画像がペーストされます。
その後、【
なにか病変はありますか?】 
などのプロンプトを手入力してEnterで送信
 注) この動作は、GPT でのみ動作し、Geminiでは動作しません。



☆9 【サマリーの調整】
スクリーンショット 2025-08-28 212804

患者画面右上のサマリー情報の、TX をクリックすると、サマリーの内容が
テキスト表示され、その上に 【GPT】、【Gemi】のリンクが表示されます。
そのいずれかのクリックにて、AI画面に移動するので、Ctr+V Enter にて
サマリーの内容が調整され、3種類異なる手法のサマリー表示されます。
プロンプトは、下記になります。

 (一つ目)情報を漏らさず、行数があまり多くならない様に整理をしてください。

 font タグは削除してください。

 (二つ目)年表形式(時系列順)で作成してください

 (三つ目)生活習慣/既往歴/検査歴ごとのサマリーも作成してください


スクリーンショット 2025-08-28 212857

上記の、要約サマリーの場合も同様です。



☆10 【PDFのOCR】
OCR2025-08-28 213822

pdfの検査を表示させると、画面左側は上記のような表示になります。
(snipping)をクリックすると、画面の領域の選択モードになりますので、
pdf内のOCRしたい部分を選択後、Gemi をクリック後、Ctr+V にて
選択した画像をペースト。その後
OCR をお願いします。というプロンプトを
追加し Enter にて、pdfの情報の文字化されます。
注)このOCRはGeminiの方が優れています。
  GPTは文字がわからないところがあると、その後かなりのハルシネーションを起こします。



☆11
【プロンプトの変更】


キャプチャ

以下の機能のプロンプトの変更は、 新画面 ⇒ 患者Data ⇒ 各AIプロンプト にて変更可能です。
 ☆2【紹介状の誤字を確認する】

 ☆3【診療内容から診断を列挙する】

 ☆4【薬歴の薬情報を表示する】

 ☆5【当院検診の医師のコメント】

 ☆7 【サマリーの調整】



☆12【UWSC】RS_Base ver2025-09-12以降
⇒この設定は必須ではありませんが、設定してうまくいけば、快適になります。

UWSC ソフトを利用して (GPT)、(Gemi) クリック後、Ctr+V  Enter は、行なわなくても、自動的に結果が表示される様にする。


【設定方法】
1) クライアントに public_html\UWSC フォルダーを作成
2) マウス、キーボードの動作を記憶するフリーソフト 【UWSC】をダウンロード、解凍

3) 解凍してできたファイル群を public_html\UWSC にコピーしてください。

public_html\UWSC フォルダーがすでに存在する場合は、その中のファイルを全部削除後に、ダウンロードしたファイルをコピーしてください)

スクリーンショット 2025-09-11 233956
【UWSC】ソフトを立ち上げる。
UWSC.exe をダブルクリックして立ち上げると、下記の様な5つのボタンがあるソフトが表示され、
今回使用するのは、ファイル保存 と 動作保存 の二つのボタンです。
スクリーンショット 2025-09-11 235305

動作保存のボタンをクリックすると、ソフトは、STOPボタンに表示が変わります。


【Ctr+V  Enter】 の挙動を UWSC に登録する方法。
(下記は、何度でもやり直し可能なので、あまり気を使わなくてもOKです)


【for Gemini】

1) RS_Baseの画面を【いつも使用する最適な位置、サイズ】に開いておく。

2) RS_Base 患者画面から(GE)をクリックし、Geminiの画面を表示する。

3) public_html\UWSC\UWSC.exe をダブルクリックすると、5つのボタンがあるソフトが立ち上がる。

4) 右から2番目のボタン(ビデオアイコン:動作保存)をクリックして、操作の記憶開始

5) Gemini の入力カラムをクリック

6) Ctr+V のキー操作

7) Enter のキー操作

8) UWSC の 記録中 STOP ボタンをクリックして、記録を中止

 上記でもたつくなどがあれば、再度4) - 8) を繰り返し可能。

9) 左から2番目の、Floppy? アイコン(ファイル保存)をクリックして,保存用画面表示

10) フィル名を、Gemini と入力 し保存

11) 保存データは、Drive:\Users\rsn\public_html\UWSC\Gemini.UWS となります。

以上で、動作の保存完了


【ChatGPT】の場合も同様で、ChatGPTにログインした後、ChatGPTの画面を開いておく

以後の動作は、上記 3)-9) は同じで、ファイルの保存は、GPT としていただくと、保存ファイルは、

Drive:\Users\rsn\public_html\UWSC\GPT.UWS となります。


以上が完了すれば、RS_Base ver2025-09-11以降のバージョンアップにて、

画面内の、AIリンク系、(GPT) (Gemi) のクリック後、Crr+V Enter が自動で入ります。

Gemiのクリックでは、ほぼ正常に動作しますが、ChatGPTの場合は、正しい位置にWebブラウザがない場合は、正常に動作しない場合があるようで、その場合は、手動で Ctr+V Enter を行ってください。


注)上記UWSCの設定を行なうときに、必ず、RS_Baseを使用する画面の
位置、サイズで行なってください。UWSCは、ソフトの表示位置、サイズを覚えており、webブラウザがそこに移動した後、Ctr+Vを行います。(この移動は、ChatGPTの画面では失敗する事があるようです)

注)紹介状の誤字確認の(GPT)(Gemi)の場合、他とは異なるwebブラウザの表示位置を指定したい場合は、その表示位置に紹介状記入画面を移動後、GPT、Geminiを開いて、上記の3)-11) と同じ操作を行い、保存ファイルは、GPT2、Gemini2 としてください(
ver2025-09-12以降)。


【重要】GPT.UWS に必要な情報(一部書き換えを行なった方がいいようです。)

作成された、ファイル GPT.UWS を、メモ帳などテキストエディターで開くと、マウスの移動位置、キーボードのクリックなどの動作が記憶されていますが、必要なのは、下記6行のみで、他の行は削除しても問題ありません。
 最初の2行のみ、【画面の移動】【クリック位置】で、環境により数値が異なりますが、他の4行は Ctr+V Enter でキーボード操作なので、まったく同じで大丈夫です。

注)各行の最後の 500 とか 200 の数字は、指定の動作を何ミリセカンド(ms)後に、実行するかの数値になります。この数値ですが、特にChatGPTの画面は反応が悪いことが多く、
(1) BTN(LEFT,CLICK,1200,700,1000) の入力カラムのクリック および
(2) KBD(VK_RETURN,CLICK,1000) のEnter Key のクリックは、1000ms(1秒)に変更した方がいいようです。

ACW(GETID("ChatGPT - Google Chrome","Chrome_WidgetWin_1"),300,15,1400,1350,100)

BTN(LEFT,CLICK,1200,700,1000)

KBD(VK_CTRL,DOWN,100)

KBD(VK_V,CLICK,100)

KBD(VK_CTRL,UP,100)

KBD(VK_RETURN,CLICK,1000)

注) GPTだけでなく、Geminiでも、(1) (2) の実行開始タイムラグは、1000程度の方が確実の様です。


注) 
ACW(GETID("ChatGPT - Google Chrome","Chrome_WidgetWin_1"),300,15,1400,1350,100)
の命令に関してですが、位置 : X軸:300 Y軸:15横 : Chromeのサイズ:1400dot,縦1350dot  の条件で、100ms後、Chromeを移動する命令。

BTN(LEFT,CLICK,1200,700,1000)
は、位置 : X軸:1200 Y軸:700のポイントで、1000ms(1秒)を待って、ChatGPT画面が確実に開いた頃に、 マウスの LEFTボタンクリック行う。という命令


2026-01-21
【音声入力】

新画面 side_show のマイク✅にチェックをいれて、右上の 決定 ボタンをクリックすると、以後は、患者画面のマイク入力が自動で on になります。
スクリーンショット 2026-01-21 163020


マイクがonになると、ランチャTABの右横のマイクアイコンが、赤色にかわり、マイクからの入力を行っている状態になります。
スクリーンショット 2026-01-21 162942

入力内容は、ランチャ TABをクリックするとテキストエリアのカラムが表示されます。
スクリーンショット 2026-01-21 163246

日本語変換は、chrome と Edgeでは異なり、Edgeでは、句読点が自動で入るようです。また、chromeでは音声入力が中断しがちのため、音声入力を行う場合は、Edgeの使用がおすすめです。
(入力内容は、5秒ごとに自動保存されます)

所見の手入力、音声入力、コピペなどで、カラムに所見内容がある状態で、
GPT GEMINI をクリックすると、それらのAIが起動し、ペーストを行うと、
所見の内容を、1) SAOP表示、2) 考えられる疾患表示、3) 紹介状サンプル表示
が行われます。 
 尚、所見に個人を特定できる情報を入力した場合、AIに送信しないでください。

RS_Baseの紹介状の本文記入も音声入力アイコンがありますが、二つの音声入力が onになっている場合はどちらも音声入力できなくなりますので、紹介状で音声入力を使う可能性がある場合は、所見の音声アイコンをクリックし、オフ(グレー表示に変わる)にした後、紹介状記入画面の音声をon にしてください。

【Data File:削除可】をクリックすると、入力されたデータが保存されているフォルダーが開き、その中に id.txt の形で保存されていますが、一時的なファイルであり、全削除しても問題ありません。

注)
5秒ごとの自動保存は、データが空の場合は保存されませんので、カラム内に情報があって、それを削除しても、削除後の空の情報としては保存されません。
 一方、保存する のリンクでは、データが空でも、保存されます。

【従来患者画面での音声入力】(
音声入力を行う場合は、Edgeの使用がおすすめです。)

従来患者画面にも音声入力の機能を追加しました。
スクリーンショット 2026-02-05 085714

マイクの色が赤い時には音声入力が開始されています。(複数の音声入力画面を開いていると、どちらも音声入力ができなくなり、一方を閉じると入力が再開されます)。既定で音声入力を on にするには、既述にある、新画面で、マイク□にチェックを入れて、右上の決定をクリックしておく必要があります。
 【音】の部分をクリックすると、入力された内容が表示され、GPT、Geminiへのリンクが表示され、それ以降の動作は同様です。



【2026-01-26】全血液データ + 投薬 の評価
AI全血液

患者画面の、患者Data ⇒ AI全血液 のクリックにて、画面が2回推移し、当該ID患者の全血液+投薬歴 のデータが表示され、そのデータをAIで検討するというためのリンクです。
 尚、AI全血液では、RS_Baseで血圧、体重など完全非表示血液に指定しているデータも参照され、noBPは、通常の血液テーブルに表示される全データが参照されます。
 患者さんの今までの状態を確認するものなので、血圧、体重などのデータも参照する
AI全血液の参照が通常かと思われます。


【RS_Web_Viewer】2026/03/01
RS_Web_Viewer の印刷画面で、患者名クリックにて、AI参照モードとなり、印刷用画像にプロンプトを追加した画像を作成し、AIに意見を聞くことができる。


【eGFR Slope】2026/03/10
eGFRスロープグラフの上に、【AI用】というリンクを追加し、このクリックにて、eGFRのAI送信用の
画面になり、eGFRのスロープにプロンプトを追加した画像をAI送信用に作成する。

【マイナ薬情】2026/03/10
マイナンバー経由で取得した、お薬情報ですが、RS_Baseで表示される、薬情報3/10 のリンクをクリックし、snipping にて、情報を知りたい薬のエリアをコピー、その後、指定のAIボタンをクリックすると、snipした画像にプロンプトを追加した画像をAI送信用に作成し、AIから薬の情報を取得する。

【pdf紹介状のOCR】2026/03/10
他院から取得した紹介状をpdfで読み込んで、RS_Baseでpdfを表示した画面で、snipping で、OCRを行いたい領域を選択し、指定のAIボタンをクリックすると、snipした画像にOCRをお願いします。というプロンプトを追加したAI用用画像に作成し、AIにて、OCRを行う。


データ提出加算

【データ提出加算】

データ出力は、1) SELF 用と、2) 読み込み用血液データの2種類があり、
3) 出力するID番号を登録する
4) 出力する血液検査項目を指定する。

を基本として、データを出力します。

注)使用中のRS_Baseのバージョンが古いと、表示画面が異なり、データが出力されるメニュー自体がない場合がありえます。

【実際のデータ出力方法】

1) http://localhost/~rsn/2003.cgi?teishutu_kasan を開く
(新画面⇒ファイリング⇒提出(CSV or SELF) のリンクをクリック
output

提出(CSV or SELF)のクリックにて、下記画面が開きます。
output2

2)【出力先ホルダーを開く】:【3個】のファイルあり
などと
ファイルが残っている場合は、【出力先ホルダーを開く】をクリックして、開いたフォルダー内のファイルを削除する。

3) 出力する期間を指定する。(上記画像では、2025/12/01 から 2026/01/05)

4) 指定患者出力(手入力)(labo_output_patient.txt) をクリックするとファイルが開くので、そこに 出力する患者のIDを下記の様に一IDずつ改行して登録後、保存する

123
346
34356

5)【出力血液項目を指定】をクリックして、出力したい自院での、血液検査項目名を指定して保存する。

尿酸
LDLコレステロール
HbA1c(NGSP)
収縮期血圧
拡張期血圧
など

6) 上記設定が終わったら、血液データをRS_Baseフォーマットで出力する ボタンをクリックすると、データ出力完了後、下記のような表示になります。
スクリーンショット 2026-01-11 110900


7) 読み込み用血液データを作成する場合は、この画面内の、
【指定出力項目を年別のデータにまとめる.csv】をクリックすると、画面が変わり、

【終わりました】
ホルダー(labo_year_hand)を開く

という表示になるので、
ホルダー(labo_year_hand)を開く の部分をクリックすると、フォルダーが開き、その中に、年別のデータが保存されています。

8) SELF用のデータを作成する場合は、
【外来提出ホルダーを開きます for SELF】
 をクリックすると、フォルダーが開き、
その中にファイルが出来ています。

9) 【全データを年別のデータに分ける】 (年齢追加)
 指定した血液データ検査項目ではなく、当該ID患者 すべての検査項目データの年別データ を作成するときに使用します。

注) (年齢追加) のクリックでは、血液の出力データ内の患者名が削除され、年齢が追加されており、AIで、データ検討を行いたい場合などの時に使うことを想定しています。たとえば、血液データを出力し、そのデータをAIにupload し、たとえば、下記の様なプロンプトで、検討するなど

1)3日以上の測定日があるIDのみのデータで検討
2)60才未満、60才-80才未満、80才以上、全体の4種のデータに分類
3)季節ごとの収縮期血圧、拡張期血圧の平均値の4データテーブルを表示してください
4)4種の季節ごとのデータをグラフ化(グラフにデータ数を記載)
5)グラフのY軸は、50-160にしてください。
6)季節ごとの血圧に有意差があるかを表示
7)2σ(約5%)の外れ値は除いてください。

注)患者名がないとはいえ、ID、性別、誕生日がありますので、AIでデータが学習されないような設定をすることが重要です。



///////////////////////////////////////////
【全患者のデータを確認し、データ作成する場合】

(0)【出力先ホルダーを開く】 をクリックして、過去の作成済みファイルを削除

(1)最上部の、”血液データのあるIDを抽出する” をクリック

(2) 出力日付 から 出力日付 までの期間を指定

(3) ID の指定は不要で、下記 (5)のチェックで全患者が対象になります。

(4) データを5万レコードづつにまとめる の【チェックは外す】

(5)全ID出力を使用(xxxxx件) : に【チェック】

(6)外来データ提出加算用データを出力 に【チェック】

(7)指定患者出力(手入力)(labo_output_patient.txt)の【チェックは外す】

【血液データをRS_Base フォーマットで出力する】 をクリック

以後は、出力を行いたい情報により
a) 【指定出力項目を年別のデータにまとめる.csv】 
b) 【外来提出ホルダーを開きます for SELF】
c)  【全データを年別のデータに分ける】
d) 【DaiDai】

などをクリックしてデータを作成後、フォルダーを開く



eGFR Slope グラフ

【eGFR Slope グラフ】 (eGFR(cr)を計算表示する方法は本文最下部を参照)
eGFR(cr) の項目名、あるいは、eGFR(cr) をグラフセットとして登録表示したものをクリックすると、初期値として、【30回分の eGFRのグラフ(緑)】と【15回分のグラフデータ(赤)】の二つのトレンドラインが表示されます。
 尚、30回以上のデータ数を表示する場合は、(A)60回などのボタンをクリックしてください。


GFR_Upper2

初期で30回分表示されたデータポイントを、直近20回分に変更したい場合は、(D)直近20回を選択すると、リアルタイムにグラフ表示および eGFRの未来推測データ(後述)が変わります。

データポイント数ではなく、期間を指定してslope lineを表示したい場合は、緑のライン(E)赤のライン(F)開始 and/or 終了の日付を指定して、表示期間を変更できます。(SGLT2投与前後などのslopeの変化の確認などを想定)

既定表示の、30回slope(緑)と 15回Line(赤)ではなく、既定の初期全件表示のslope(緑)の、全体ラインの最終日時指定日(たとえば、SGLT2投薬開始日)までの表示にしたい場合は、
(B)にて、日付の指定を行います。一方、赤のslopeの追加ラインを(C)開始日を指定すると、追加slopeラインが指定日付(SGLT2の開始から2-3か月たってからなどを想定)から表示されます。(日付指定後、右側の _ ボタンをクリックする必要あり。その後画面のリロード、あるいは再表示で、指定内容がslopeに反映されます。)
 この(B),(C)の指定は、個人別に記憶され、再表示しても保持されます。

【未来予測eGFR および その時の 予測 Crの表示】
slopeのグラフから未来予測eGFR および その時の 未来予測 Crは、画面下部に、緑のslopeライン、赤のslopeランインからの予測がそれそれ別々に表示され、SGLT2投与前後などの変化、予測を判断するなどの時に有効です。

GFR_Down


【RS_Baseで クレアチニンから eGFR(cr)を計算指定する方法】


血LIST → 【血液各種設定 Click Here】→ 常時表示検査  画面で、

スクリーンショット 2026-01-10 105751

の、クレアチニン の項目のところに、自院のクレアチニン の項目名を指定
以上で、血液テーブルに eGFR(cr) が表示されるようになります。

2038年問題対応版。Perl5.16(64bit版)

【2038年問題対応版。strawberry版、Perl5.16(64bit版)】2025/05/08(木)記載

【perl 5.16 64bit版を使用するメリット】
1) 5.10(32bit版)では、使えるIDが 14桁までだったが、19桁まで使える
2) 一部の動作で動作速度が改善。(体感できるかどうかは微妙ですが。)
3) 64bit 版になったので、4GB以上のメモリー領域が使用できるため、
 多端末からの、サーバーIPアクセスでの利用に有効である可能性。

【動作環境】
1) RS_Base ver2025/05/09以降 のバージョンが必要
2) OSは、Windows 10 バージョン1607より新しいバージョン、及び windows11

【設定方法】
1) https://rsbase.jp/option/perl/usr5.16_64bit.zip (100MB)をダウンロード
2) 現在ある、C:\usr  or D:\usr フォルダーを usr32 と rename
3)ダウンロードしたファイルを解凍すると usr フォルダーになるので
 RS_Baseを使用するドライブに、C:\usr  or D:\usr などとコピーする。
4) Cドライブであれば、C:\usr\(C)_PATH.bat をダブルクリック
 Dドライブであれば、D:\usr\(D)_PATH.bat をダブルクリック

4) の操作にて、
”デバイスに変更を加えるか (Script Host)” のポップアップが表示され、はい。をクリックすると
現在の、PATHの内容のファイルが gazou フォルダーに backup_path.txt として保存された後、
本項の説明にある、3つのPATHが登録されます。その後、数秒以上経過後、保存されたPATH
の内容が表示されます。(backup_path.txt は、念の為に保存)

上記で、PATHの内容が表示された後、パソコンあるいは、Apache を再起動すれば、
追加されたPATHが認識される様になり、perl5.16の64bit版 にてRS_Baseが動作します。


注) C:\usr\(C)_PATH.bat や、D:\usr\(D)_PATH.bat のダブルクリックを再度行なっても、
  同じPATHが2重登録されることはありませんので、ご安心ください。

上記にて、PostgreSQLにアクセスするための Pg.pm not found の様なエラーが出る場合は、
3つのPATH の指定が正しくなされていないか、PATH設定後、パソコン or Apacheを再起動して
いない
かの、いずれかかと思います。


【現在のPATHの内容を確認する方法】
windows key + Pause key ⇒ システムの詳細設定 ⇒ 環境変数(N) ⇒ PATH にて

キャプチャ
環境変数(N) ボタンをクリック
kankyo

次に開いた画面下部に、Pathの文字がでる(なければ、下にスクロール)ので、
その、Path の文字をダブルクリック。

PATH


ダブルクリックにて、下記画面が開くので、
PATH2

RS_Baseが Cドライブであれば
C:\usr\c\bin
C:\usr\local\site\bin
C:\usr\local\bin

Dドライブであれば
D:\usr\c\bin
D:\usr\local\site\bin
D:\usr\local\bin

が追加されているのが正常です。


どうしても動作しない場合は、usr32 としていた、32bit版のusr に戻してください。



【Apache64bit版】:2038年問題対応

32bit版の Apache2.4は2038年問題には対応していないので、64bit版を設定用意しました。
(現在、これに変更するメリットは不明ですが、4GBのメモリー制限がなくなるので、そのメリットはあるかもしれません。)

https://rsbase.jp/option/apache24_64/Apache24_64C.zip
https://rsbase.jp/option/apache24_64/Apache24_64D.zip
https://rsbase.jp/option/apache24_64/Apache24_64E.zip

アパッチの立ち上げは、下記のhttpd.exe になります。

C:\Apache24_64C\bin\httpd.exe
D:\Apache24_64D\bin\httpd.exe
E:\Apache24_64E\bin\httpd.exe

尚、apacheを 数年以上使用していると、ログが肥大化し、動作が極端に遅くなった事例が、数件あり、そのため、ログが肥大化しないように、アクセスログとエラーログを年月別のファイルにする(正確には、logファイルが30日以上経過した場合logファイルが変わる)様にした関係上、コマンドプロンプトの画面が3つ立ち上がりますので、目障りですが、それらの3つとも最小化して立ち上げる方法があるのかどうかは不明(apache をサービスとして立ち上げるなど)



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