講演情報
[3F1-OS-8-05]RLM的アプローチによる症例報告テキストの自動反復アノテーションと品質制御の試み
〇土肥 栄祐1、金 進東2、早川 格3、松原 知康4、高月 照江2、建石 由佳2、藤原 豊史2、山本 泰智2 (1. 国立研究開発法人 国立精神神経医療研究センター、2. 情報・システム研究機構 ライフサイエンス統合データベースセンター、3. 国立成育医療研究センター 神経内科、4. 広島大学 脳神経内科)
キーワード：
再帰的言語モデル、自動アノテーション、症例報告、反復処理、品質制御
本研究では、医療症例報告テキストを対象とした、RLM（Recursive Language Models）に基づく反復型アノテーションシステムを提案する。従来の単一パス型LLM手法では一度の処理で抽出を完了させるのに対し、本手法では抽出結果を検証し、あらかじめ設定した品質基準を満たさない場合には再度アノテーションを行う。さらに、臨床イベントに基づく新たな評価指標「Event Coverage」を導入し、リアルタイムの品質指標に応じて処理戦略を動的に切り替える仕組みを構築した。予備実験の結果、反復的な改善によりEvent Coverageは単一パスの場合の54％から、平均2回の反復で96％まで向上した。本システムは臨床医と共同で開発されており、実務で求められる高品質な事前レビュー用ドラフトの作成を想定している。これらの結果から、反復的な品質管理は情報の網羅性を高めるとともに、プライバシーに配慮したローカルLLMの臨床応用にも有効であることが示唆された。