大規模言語モデルによる電子カルテからの患者適格性評価フレームワークの提案

大規模言語モデル（LLM）は電子カルテの非構造化テキストから臨床情報を抽出する新たなアプローチとして注目されている．本研究では，LLMを用いて心不全患者の外来心臓リハビリテーション（CR）適格性を自動評価するフレームワークを提案し，その実現可能性を検証した．単施設において心不全関連診断で入院し，入院中CR実施かつ自宅退院した387名を対象とした．LLM（Gemini2.5Pro）により各患者の外来CR適格性と推奨スコア（1–5）を評価し，高推奨群・条件付き推奨群・非推奨群の3群に分類した．高推奨群では外来CR参加者の60日再入院率が非参加者より低い傾向を認め（4.7%vs17.0%,OR0.24），LLMによる層別化が臨床的に意義のある患者選別に寄与する可能性が示唆された．判定不能例の分析から，退院時ADLや歩行能力の記載不足が主要因であることが明らかとなり，LLM活用における医療文書の質の重要性が示された．