薬物療法施行中のがん患者の治療経過を把握するために，医師は電子カルテに蓄積される膨大な診療情報を参照する必要があり，多大な労力を要する．本研究では，薬物療法の治療経過を把握する際に医師が参照する情報のうち，有害事象に着目し，診療録及び看護記録から有害事象を自動抽出するモデルの構築及び精度検証を実施した．有害事象抽出モデルの学習データ量と精度の関係性を検証し，学習データ作成に大きな作業コストを必要としない有害事象抽出モデルの構築を実現できることが示唆された．

がん患者に対する薬物療法は，レジメンと呼ばれる薬剤の種類，投与量，投与スケジュールを集約した治療計画で管理される．レジメンの実施段階において，医師は悪心や下痢といった治療に伴う有害事象の有無を判断し，レジメンにおける薬剤の投与量の減量，投与間隔の変更，中止等の必要性について随時検討する．レジメンの内容変更を検討するための有害事象有無の判断は問診やカルテ記事の参照を通じて行われる．薬物療法の期間は数年に渡る場合があり，この過程で併存疾患の治療も行われると，カルテ記事には様々な診療科での検査結果や患者の主訴，医師の所見や処方オーダの転記等が混在することになる．その結果，医師は過去の治療における有害事象関連の情報へのアクセスに多大な時間と労力を要する．また，臨床研究において，医師は研究に必要なデータの収集のため電子カルテを参照して有害事象の有無を確認するが，症例数は数百の単位に及ぶ場合があり，情報検索の負荷が非常に高い．近年，OpenAI社のChat-GPTやGoogle社のGeminiといった，大規模言語モデル（LLM）を基盤とした対話型のAI技術が普及したことにより，情報検索や文書の要約といった作業が効率的に行えるようになってきた．医療現場においても，これら技術の活用が望まれているが，医療現場への適用においては，個人情報の取扱いや大規模な計算資源の確保といった課題への対応が必要である．病院内のクローズドな環境において限られた計算資源で動作する小規模な言語モデルは解決策の一つになると考えられる．しかし，小規模言語モデルでは，各診療科で用いられる専門的な用語に対応するための学習データの作成負荷が懸念される．そこで本研究では，有害事象抽出モデルの学習における学習データ量とモデル性能の関係性を分析し，学習データの準備コスト並びに有害事象抽出モデルの実臨床での有用性の観点で検証した．