[P] 一般演題（ポスター） 「医薬品適正使用」

[P-126-C] 経口抗がん剤投薬支援における生成AI構造化プロンプトの網羅性評価

大和 正幸¹, 高山 幸², 藤田 泉³, 舟見 健児⁴, 丸田 勇樹^5,6 (1.（株）フロンティア　フロンティア薬局　昆陽池店, 2.宝塚店, 3.若竹店, 4.ていね薬局, 5.日立店, 6.国際医療福祉大学大学院薬学研究科)

【目的】経口抗がん剤投薬支援では、用量・相互作用などの定型確認に加え、患者背景や情報不足時の対応を含む判断支援が求められる。本研究は、複数の生成AIで、構造化プロンプトが投薬前確認項目の網羅性を改善するか評価した。
【方法】対象はテガフール・ギメラシル・オテラシルカリウム配合剤（S-1 ）、カペシタビン（Cape）、テガフール・ウラシル配合剤（UFT）、トリフルリジン・チピラシル塩酸塩配合錠（FTD/TPI）とし、初回・フォローアップ各1 例の計8 シナリオは、ヒヤリ・ハット事例報告を用いて作成した。評価基準は、共通9 項目（適応、日程、用量、検査値、相互作用、有害事象等）と薬剤別13 項目（併用禁忌、腎機能/体表面積別用量等）の計22 項目（定型20 、文脈適応2 ）とした。使用モデルはGoogle Gemini 3.1 Pro（gemini-3.1 -pro、2026 年5 月12 日実行）およびChatGPT（OpenAI GPT-5.5 pro、2026 年5 月12 日実行）とした。各モデルに標準プロンプトと構造化プロンプトを新規セッションで単回入力し、再質問、再生成、出力後修正なしで網羅率を比較した。
【結果】標準プロンプトでは、両モデルとも定型20 /20 項目（100 %）を出力したが、文脈適応0 /2 項目（0 %)であった。欠落はCapeの手足症候群重症化リスク、検査値未入手時の代替情報取得であった。構造化プロンプトでは、定型20 /20 項目（100 %）、文脈適応2 /2 項目（100 %）を出力し、不足情報、患者背景、薬剤別注意点、確認先、患者説明、緊急対応が区分された。
【考察】構造化プロンプトは、生成AI出力を知識列挙から確認行動に接続する設計として有用であった。実務ではAIを一次抽出ツールとし、薬剤師が検査値・生活背景評価、疑義照会、受診勧奨を最終判断するワークフローが妥当と考える。本研究の限界として、固定シナリオ・単回入力による出力評価にとどまり、施設間の運用差が臨床判断に及ぼす影響は未検証である。