血液悪性腫瘍は発熱や倦怠感といった非特異的症状から始まるため、骨髄像検査に至るまでの遅延が問題となる。本研究では、骨髄像検査を予定する入院患者92例（陽性46/陰性46）について、検査30～4日前のカルテテキストを整備し、大規模言語モデル（LLM）による早期兆候検出の実現可能性を評価した。Local/Global/TemporalというContext管理とRule-based/Zero-shot/Reﬂectionというプロンプト設計を組み合わせた7条件を比較し、侵襲的検査の意思決定を模した評価設定を構築した。ReﬂectionLocal条件では感度67%、特異度72%を達成し、検査2週間前（Day-14）の時点で陽性患者の50%を捕捉できた。

血液悪性腫瘍（白血病、悪性リンパ腫、多発性骨髄腫など）は、早期発見・早期治療が予後改善に直結する疾患群である。しかし、初期症状は発熱、倦怠感、貧血など非特異的であり、確定診断に至るまでに時間を要することがある。骨髄像検査は血液悪性腫瘍の確定診断に不可欠な検査であるが、侵襲的であるため、臨床医が検査の必要性を判断するまでに一定の時間を要する。近年、大規模言語モデル（LLM）の医療応用が注目されている。電子カルテに記録された診療情報から疾患の兆候を自動検出することで、臨床医の診断支援が期待される。本研究では、入院患者の電子カルテテキストからLLMを用いて血液悪性腫瘍の兆候を早期検出する手法を提案し、その有効性を評価する。本研究では以下のResearchQuestionsに取り組む：RQ1LLMは入院から骨髄像検査までのカルテから血液悪性腫瘍を予測できるか？RQ2Context管理戦略（LocalvsGlobalvsTemporal）による精度差はあるか？RQ3陰性群での偽陽性率はどの程度か？英語圏では、入院記録からのゼロショットコーディングや危険度層別化にLLMを適用する実践研究がすでに進んでいる[1]。一方で、日本語臨床NLPにおける公開リソースは実症例100件規模のReal-MedNLP[2]や国家試験ベースのJMedBench[3]に限られ、長期入院カルテのノイズや日常表現を含むデータセットが不足している。本研究で整備したコホートは、このデータデザートを補完し、ガイドライン準拠の意思決定を検証できる国内初の基盤となる。