LargeLanguageModels（LLM）は，その高い自然言語処理能力からさまざまな領域で注目されており，医学領域においても高い関心が寄せられている．本研究では、実際の医療現場において医療従事者が行うタスクの一つである初診時の診療テキストからの検査項目の予測を行う.LLMの精度と医療従事者の精度を比較した結果，全ての訓練データでFine-tuningしたBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersの精度が最も高いことが確認された．また，Zero-ShotやFew-Shotで学習したLLMの精度は医療従事者による精度と遜色ない値であることが明らかとなり，LLMの有効性が示唆された．

症例報告における症例記述は，経過を日付順に記載することが一般的であり，性別や年齢などの患者基本情報，主訴，現病歴，既往歴や現症などと言った初診時に取得される情報から始まり，続いて実施された検査の結果，治療内容や症状の変化などの臨床経過を記載することが一般的である．基本的にはこの初診時に収集される情報を用いて，医師が必要な検査項目の選択を行うが，これはしばしば医師の経験や知識に依存し，電子カルテやオーダリングシステムを導入している病院では，医師が多岐に渡る検査項目の中から必要な検査をシステム上から選択することになるため，必要な検査を過不足なく選択する業務は，医師の負担[1]となっている．そこで本研究では，LargeLanguageModels（LLM）を用いた初診時の問診情報から必要な検査項目を自動で予測するタスクに取り組む（図1）．日本語の症例報告テキストを初診時問診で得られる情報について記載したと考えることができる前半部分と，その後の臨床経過を記載した後半に分割し，後半部分のテキストに記載されている検査所見に基づいて実施された検査項目のアノテーションを行う．そして必要な検査項目を，前半部分のテキストからBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)やGenerativePre-trainedTransformer4(GPT-4)などのLLMを用いて予測することで，それらの性能を評価する．また医療従事者の予測精度とそれらを比較することでLLMの有効性について調査を行う．