合成データを用いた日本語電子カルテ文書の構造化

電子カルテ文書から事前に定められた項目を情報抽出する構造化技術は，テキストデータの二次利用に不可欠である．近年は大規模言語モデル（LLM）による構造化が期待されているが，医療現場においては，外部API型LLMの利用は制約される．さらに，学習データ作成では実データの共有が困難であることに加え，人手によるアノテーションは高コストであり，判断基準の揺れも伴うという課題がある．本研究では，公開症例報告からLLMで合成データを生成し，その合成データでSmallLanguageModel（SLM）をファインチューニングして構造化モデルを構築する．肺がん診療録の構造化タスクでの実験により，合成データが学習用データとして網羅性を満たし，構造化モデル構築に有効であることを示した．