LLMを用いた入院患者カルテからの血液悪性腫瘍早期兆候検出

血液悪性腫瘍は発熱や倦怠感といった非特異的症状から始まるため、骨髄像検査に至るまでの遅延が問題となる。本研究では、骨髄像検査を予定する入院患者92例（陽性46/陰性46）について、検査30～4日前のカルテテキストを整備し、大規模言語モデル（LLM）による早期兆候検出の実現可能性を評価した。Local/Global/TemporalというContext管理とRule-based/Zero-shot/Reﬂectionというプロンプト設計を組み合わせた7条件を比較し、侵襲的検査の意思決定を模した評価設定を構築した。ReﬂectionLocal条件では感度67%、特異度72%を達成し、検査2週間前（Day-14）の時点で陽性患者の50%を捕捉できた。