読影レポートからなるテキスト・コーパスを用いたオントロジーの自動構築を試みた。まず、オントロジーは医学的エンティティが属する三段階の意味的階層からなると定義し、これを出現形、標準表記、ラベルとした。続いて、各階層のスキーマをデータ駆動的に発見する過程を、ラベル発見タスクと標準表記発見タスクに分解し、GPT-4によるProposal-Synthesis型の段階的推論を行った。これにより構築したオントロジー・スキーマに基づき、それぞれの医学的エンティティに対する識別、標準化、ラベリングの過程からなるマッピングを行い、オントロジーを自動構築し、その妥当性を検証した。

大規模言語モデル(LLM:Largelanguagemodel)は、汎用性の高い推論能力を示す一方で、内部動作がBlack-boxであり、生成する情報の事実性を保証しきれないという課題がある[1]。医学のような専門分野では、最新の知識を正確に運用することが要請されるため、LLMが生成する情報の信頼性や正確性を担保し、誤った情報が個人や社会に対して深刻な被害を引き起こさないようにするための技術的アプローチが求められている。こうした技術的アプローチの1つに、外部知識ベースの活用が挙げられる。外部知識ベースとは、オントロジーや知識グラフのような構造化情報や、ドキュメント・データベースなどの非構造化情報の集合を指し、対象ドメインにおける概念やその関係性が格納されたものをいう。例えば、検索拡張生成(RAG:RetrievalAugmentedGeneration)と呼ばれるフレームワークでは、LLMが未学習であった知識を必要とする場合に、外部知識ベースにアクセスすることにより参照情報を取得し、これを元に回答を生成することができる[2]。すなわち、外部知識ベーる過程(OntologySchemaDiscovery)を、ラベル発見タスク(LabelDiscovery)と標準表記発見タスク(StandardFormDiscovery)に分け、GPT-4にて推論した。次に、構築したオントロジー・スキーマに対して、医学的エンティティの識別(EntityRecognition)、標準化(EntityStandardization)、ラベリング(EntityLabeling)からなるマッピング・タスク(OntologyMapping)を行い、オントロジーを自動構築した。スを補助的に活用することで、LLMが生成する情報の事実性を保証できる可能性がある。本稿では、外部知識ベースのうち、オントロジーや知識グラフのような構造化情報に注目する。構造化された外部知識ベースは知識の追加や削除、更新を行うことが容易である。更に、LLMとアーキテクチャ・レベルで統合することで[3]、推論時に依拠する知識をWhite-box化できる可能性も示唆される。一方で、大規模なテキスト・コーパスから構造化情報を抽出し、これを外部知識ベースとして構築するためには、エキスパートによる手作業が必要となり、大きなコストを要することが課題であった。そこで、本研究では、医療分野における大規模なテキスト・コーパスより、GPT-4[4]を用いて構造化情報を自動的に抽出するための初期検討を行う。具体的には、胸部X線写真に関する読影レポートからなるコーパスを用いて、医学的に意味を持つ語や句（以下、医学的エンティティ）の階層的関係を表現するオントロジーの自動構築を目指す（図1参照）。