雑な背景をもつ患者に対し、症状や行動履歴、スマスマホ依存（ProblematicSmartphoneUse;PSU）患ホ依存評価指標などパーソナライズされた診療支援者に対する診療支援では、行動パターンの詳細な把が求められる。握と、それに基づく専門的な情報提供が求められ臨床的支援では、スマホのログデータ、患者のアる。近年、スマホのログデータなどを分析することンケートデータ、診療録など参照すべきデータが多で患者の行動パターンを詳細に把握できるようにく、医療従事者にとって負担となる場合がある。そなったが、アンケートデータや診療録などの複数のこで、これらの情報を総合的に汲み取り、必要な情情報と組み合わせてそれらを総合的に解釈し、専門報を提示するLLMの活用を検討する。しかし、患的な情報を提供することは容易ではない。そこで者固有の詳細な情報を直接パブリックなLLMに入LLMを活用し、自動要約や情報提示による支援が力することは、プライバシー保護の観点から困難な期待されるが、プライバシー保護の観点から、患者場合がある。クローズドな環境で完結するローカル個人の詳細な情報をパブリックなLLMに入力するLLMに関して、現在使用できるものはパブリックことが困難である。本研究では、ローカルLLMとLLMと比較して、一般に性能が低いという懸念がRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）を組み合わせある。したがって、ローカルLLMのみを利用するたプライバシーに配慮した対話システムを提案すのでは、十分なドメイン知識を反映させた高品質なる。具体的には、患者個別の利用履歴データ、診断応答を得ることは容易ではない。経過、関連するドメイン知識を言語モデルでベクト医療・臨床分野では診療録などを活用した意思決ル化し、知識ベースに格納する。プロンプトに基づ定支援システムが研究されてきたが[7,8,9]、PSUき類似度検索で情報を抽出し、ローカルLLMの回のような新しい領域では、包括的な知識基盤の構築答生成を支援するシステムを構築した。これによと柔軟な情報参照が課題となる。また、近年のLLMり、プライバシー保護とドメイン知識の活用を両立技術の発展は、自然言語処理を用いた知識抽出・生し、PSU診療における意思決定を効果的に支援でき成を可能にしたものの、プライバシー保護と豊富なることをケーススタディを通じて示す。知識活用を両立するための仕組みは十分に確立されていない。

本研究では、上述した課題を解決するために、スマホが普及する以前から，携帯電話の過度な使ローカルで稼働するLLMとRAGを組み合わせた用は日常生活に悪影響を及ぼすことが指摘されていプライベートチャットボットを提案する。具体的にた[1]。スマホの登場により、過度な使用による悪は、事前学習済みの言語モデルをローカル環境で動影響はPSUとして議論されるようになり、学力低下作させ、RAGシステムにより、ドメイン知識を検[2,3]，睡眠不足[4]，メンタルヘルスの悪化[5]など索・統合しながら応答を生成する。関連情報の検索多方面で問題が指摘されている。PSUは依存症状や精度を向上させるため、患者IDによる絞り込みと―915―.類似度検索、キーワード一致検索の重みづけ平均によるスコアリングを行った。開発したチャットボットの有効性を検証するために、東京科学大学のネット依存外来に通院する患者のケーススタディを実施した。特に、事前学習モデルが知り得ないドメイン知識についても、RAGを介したドキュメント参照によってその情報を反映させた回答が得られることを確認した。これにより、ローカルに稼働する言語モデルとRAGの組み合わせは、機微情報を保護しながらドメイン知識を活用できる可能性を示す。本研究は、医療現場など機微情報の取り扱いが厳格に求められる領域において、ローカルLLMを用いた診療支援システムの有用性を示唆するものである。一方で、応答精度のさらなる向上やハルシネーションなど、実運用に向けた課題も示された。今後はより精度の高いモデルの検討や、誤情報の検出と修正を行う仕組みの導入が必要となる。本研究で提案したチャットボットは、多面的かつ複合的な要因が関わるPSU診療のみならず、医療・ヘルスケア分野全般における対話型支援ツールとしての幅広い応用が期待される。