大規模言語モデル（LLM）は電子カルテの非構造化テキストから臨床情報を抽出する新たなアプローチとして注目されている．本研究では，LLMを用いて心不全患者の外来心臓リハビリテーション（CR）適格性を自動評価するフレームワークを提案し，その実現可能性を検証した．単施設において心不全関連診断で入院し，入院中CR実施かつ自宅退院した387名を対象とした．LLM（Gemini2.5Pro）により各患者の外来CR適格性と推奨スコア（1–5）を評価し，高推奨群・条件付き推奨群・非推奨群の3群に分類した．高推奨群では外来CR参加者の60日再入院率が非参加者より低い傾向を認め（4.7%vs17.0%,OR0.24），LLMによる層別化が臨床的に意義のある患者選別に寄与する可能性が示唆された．判定不能例の分析から，退院時ADLや歩行能力の記載不足が主要因であることが明らかとなり，LLM活用における医療文書の質の重要性が示された．

電子カルテ（EHR）には診療録や退院サマリなど患者の臨床状態を詳細に記述した非構造化テキストが蓄積されている．しかし，これらから特定の臨床基準に基づく患者適格性を評価することは，従来の自然言語処理（NLP）手法では教師データ作成コストや領域適応の問題から困難であった[1]．大規模言語モデル（LLM）の登場により，タスク固有の訓練データを必要としないゼロショット学習による臨床テキスト解析が可能となった[2,3]．LLMは複数の臨床的観点を同時に考慮した総合的判断と，その根拠の言語化が可能である点で従来手法と異なる．1.1心臓リハビリテーションと適格性評価の課題心臓リハビリテーション（CR）は心不全患者の運動耐容能を改善し，再入院を減少させ，生存率を向上させることが多くの研究で示されている[4,5]．日本循環器学会ガイドラインでもCRは心不全患者に対してClassI（エビデンスレベルA）で推奨されている．CRの有効性のメカニズムには，運動耐容能および骨格筋機能の改善，副交感神経緊張の亢進と交感神経過活動の抑制による自律神経バランスの改善，冠動脈内皮機能の改善が含まれる[6]．しかし，外来CRの利用率は日本で約5–10%，欧米でも10–30%と低い水準にとどまっている[7,8]．この低い利用率の一因として，適格患者の系統的な同定が困難であることが挙げられる．入院中に蓄積される膨大な臨床記録から外来CR適格性を評価するには，専門的知識と多大な時間を要する．本研究では，LLMを用いて電子カルテの非構造化テキストから外来CR適格性を自動評価するフレームワークを提案し，その実現可能性と臨床的妥当性を検証する．