講演情報
[1Yin-B-04]大規模電子カルテデータとLLMを用いた乳がんの治療効果予測
〇神谷 知里1、坂根 亜美1、河口 拳士1、橋本 悠生2、堀口 裕正2、狩野 芳伸1 (1. 静岡大学、2. 国立病院機構)
キーワード：
医療AI、がん治療
本研究では，大規模電子カルテ情報を用いて，薬物療法の乳がん治療効果を予測するモデルを構築した。大規模言語モデルとして一般のLlama3.1と，医療日本語に特化したSIP-jmed-llm-3の2種類を利用し, 読影検査結果から「奏効」「安定」「進行」の3値を自動抽出した. 読影検査を行った基準日から次の読影検査結果を予測するタスク設計とし，その間の薬剤投与情報に加えて、基準日までの検査値，薬剤投与情報，患者基本情報, 乳がん組織情報などを特徴量とし，XGBoostで学習して分類させた。特徴量重要度の分析により，基準日における読影検査結果, 乳がん組織情報, 各種の抗がん剤が予測に寄与することが確認された。