大規模言語モデルによる症例報告の構造的要約

われわれは医学的知見の共有を促進する基盤システムの構築を目的として、症例報告の中から重要な情報を抽出し、それらの関係を構造化するタスク、構造的要約に取り組んでいる。本稿では、大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）が関係抽出タスクにおいて高い性能を達成していることを背景に、症例報告の構造的要約におけるLLMの有効性を検証する。実験の結果、ファインチューニングしたLLMが既存手法と同程度の性能を達成することを確認した。