[4K]医療･ヘルスケア(1)

11:05 〜 11:30

[4K-04] 視覚・言語モデルを用いたコードベース医療データに基づく糖尿病の医療需要の予測

*楊 巍¹、吉本 廣雅²、満武 巨裕²、合田 和生¹ (1. 東京大学、2. 医療経済研究機構)

発表者区分：一般
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

医療需要の予測、糖尿病の予測、医療レセプト、視覚・言語モデル、Fine-tuning

糖尿病は，世界中の多くの国で最も重要な慢性疾患の一つである. 日本が含まれる各国は，糖尿病を含む生活習慣病に対する医療需要の増加が続いている．そのため，医療計画と対策の確保が非常に重要であり，糖尿病を早期に予測が期待されている. 本タスクは住民が病院・薬局で医療保険を利用した際の医療機関が作成し，傷病名，医薬品など専用コードで記録されている医療レセプトに基づき，糖尿病の医療需要を個人毎かつ年毎に予測するタスクを扱う. 医療コードが直接に大規模言語モデル（LLMsとMLLMs）に入力して，理解困難の問題がある. そのため，本研究では，コードから視覚と言語で表現するため，「Code-to-Vision-Language Conversion」モジュールを提案する. 事前学習済み大規模視覚モデルを導入し，fine-tuningを行った上で，糖尿病の医療需要に対する予測手法を提案する. 構築されたデータセットにおける実験の結果，標準的な評価尺度において提案手法がベースライン手法を上回った．