指示結果の出力例
※ 指示結果の出力例は、以下の各指示ボタン名をクリックしてください。
※ 指示ボタン名の命名規則
文頭 : 指示ボタンの用途
〈ス〉スクリーニング
〈個〉個別症例
〈評〉評価
〈概〉概要作成
〈図〉図化
〈翻〉翻訳
〈汎〉汎用
文末 : 指示時にPVassistに与える情報（操作画面上でコピペ、入力が必要な情報）
【テ】テキストのみ
【テ医】テキスト、医薬品
【テA】テキスト、AE
【テ医A】テキスト、医薬品、AE
図化
各種作図例は、ここをクリックしてください。
〈ス〉 AEと医薬品の抽出【テ】
1.AEを抽出し、AEの発現国を調べます。
2.医薬品を抽出します。
3.Case Reportか否かを判定します。
※ Case Reportか否かは「個々の患者の症例報告に関するものかどうか」を確認しています。患者識別情報(イニシャル、年齢、性別)による判定ではありません。
〈ス〉 自社薬の判定【医】
指定した医薬品が医薬品リストに存在するかを判定します。
〈ス〉 指定医薬品のAE【テ医】
指定した医薬品と因果関係があると考えられるAEを出力します。
また、ChatGPTが考えるその理由と参照箇所を出力します。
〈ス〉 リスク報告有無の判定【テ医】
指定医薬品に関してのハザード発現リスクがテキスト中に記載されているかを判定します。
〈個〉 患者背景【テ】
患者の姓名、イニシャル、性別、生年月日、年齢、身長、体重、カルテ番号（medical record number）を表示します。
〈個〉 原疾患・合併症・既往歴【テ】
原疾患・合併症・既往歴・アレルギー歴・家族歴・生活歴を表示します。
〈個〉 医薬品の投与状況【テ】
医薬品名、投与量、投与日、投与状況（開始、中止、増量、減量、継続、N/A) の一覧を表示します。
〈個〉 医薬品の使用理由【テ医】
指定した医薬品の使用理由を出力します。
使用理由は、以下の2種類を出力します。
1. テキストの記載内容に基づく使用理由とテキスト中の参照箇所
2. ChatGPTの医学知識に基づく使用理由
〈個〉 経過【テ】
症例の経過（副作用、医薬品投与状況など）を表示します。
〈評〉 因果関係の評価【テ医A】
指定した医薬品と指定したAEの全ての組合せにおける因果関係を評価(あり/なし/不明)し、評価理由を出力します。
また、因果関係の評価に参考となるテキスト内の箇所（翻訳含）を抽出します。
※ 各AE毎に上記の評価結果、評価理由、評価に参考となるテキスト内の箇所を出力します。
〈評〉 AEと原疾患,合併症,併用療法の因果関係【テA】
指定したAEが原疾患や合併症の自然経過から起こりうるか、また、指定したAEと併用療法との因果関係について説明します。
〈概〉 概要作成(PICO/PECO) 【テ】
PICO（介入研究）またはPECO（観察研究）の様式で、文献を整理します。
※PICO(PECO)とは、どんな患者（Patient）に、どんなIntervention（介入）またはExposure（暴露）があると、何と比較し（Comparison）、どんな結果になるのか（Outcome）という4つの要素に分けて明確にし、定式化するフォーマットです。
〈概〉 概要作成（研究報告用 《目的》《対象・方法》《結果》《結論》）【テ医A】
指定した医薬品と指定したAEを念頭に、研究報告用の概要を以下の見出しで作成します。
《目的》
《対象・方法》
《結果》
《結論》
X999（汎用）
解析対象エリアに解析したいテキストと共に、 質問文を入力後、指示ボタンを押すと、質問に対する回答を得れます。
例）
以下のテキストを5行以内で要約してください。
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX